Почему математика в ML важнее, чем кажется?

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист "15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них" Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f
Курс «База ML»: https://clck.ru/3NamXU
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3NamYf
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6
Можешь ли ты пройти ML-собес, если не понимаешь, что такое градиентный спуск или зачем нужна регуляризация? Большинство джунов и даже мидлов относятся к моделям как к чёрному ящику. Они знают fit/predict, но не понимают, что происходит «под капотом» — и сливаются на первых же сложных вопросах. Александр Дубейковский — ML-эксперт (3 года в Яндексе), выпускник ШАД и ментор — разбирает, почему математика в машинном обучении важнее, чем кажется, и какие 5 тем нужно освоить в первую очередь, чтобы перейти на новый уровень в профессии. В этом видео: • Почему математика критична для собесов и работы в ML • 5 ключевых тем из математики, которые должен знать ML-инженер • Как геометрия, линейная алгебра и теория вероятностей помогают строить модели • Почему лучшая модель не всегда лучшая для бизнеса • Как развить математическую интуицию, а не зубрить формулы Подходит тем, кто: • учит ML и хочет перестать бояться математики • готовится к собеседованию в Data Science/ML • хочет понимать модели, а не просто использовать их Это часть серии MLinside — честно, по делу и без лишней воды. Таймкоды: 00:00 — Пример провала на собеседовании из-за непонимания модели 01:55 — Почему математика критична для работы и интервью в ML 05:20 — Как математическая интуиция помогает работать с данными 09:33 — 5 ключевых тем математики для ML-инженера 10:18 — Математика как набор инструментов ML-специалиста