Наши выпускники подготовили списки базовых терминов, которые следует изучить (или вспомнить), прежде чем погружаться в мир Machine Learning.

1️⃣ Базовые понятия

* Предел и производная

* Геометрический смысл производной

* Операции в векторных пространствах

* Матричные операции

* Системы линейных уравнений

* Градиент, применение градиента, градиентный спуск

* Теория вероятностей и статистика:

— Случайная величина и вероятность

— Математическое ожидание и дисперсия (дискретный и непрерывный случаи)

— Среднеквадратическое отклонение

2️⃣ Полезные понятия

* Производная сложной функции

* Нахождение экстремума

* Вторая производная и выпуклость

* Линейная независимость

* Ранг и определитель

* Доверительные интервалы

Идеально знать все, иначе ряд утверждений при выводе алгоритмов ML нужно будет принимать (как аксиомы) на веру.

Action items

1️⃣ Сохранить чек-лист для подготовки

2️⃣ Поставить нам лайк для мотивации подготовки списка литературы 📚

#work #study