Они могут взять кодера без образования, но в области ИИ отдадут предпочтение человеку с учёной степенью в этой сфере

Посоветуйте, где линейную алгебру учить для полного нуба в математике? Щас смотрю на этот курс https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/# Но ещё есть Khan Academy, у которой курс тоже выглядит неплохо. Или может сначала на Khan, а потом закрепить на лекциях? Пишут, что у них уровень повыше.

Посоветуйте, где линейную алгебру учить для полного нуба в математике? Щас смотрю на этот курс https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/# Но ещё есть Khan Academy, у которой курс тоже выглядит неплохо. Или может сначала на Khan, а потом закрепить на лекциях? Пишут, что у них уровень повыше.

начни с книги linear algebra via exterior products виницкого, а потом любой курс по вкусу. важно сходу получить правильную общую картину

начни с книги linear algebra via exterior products виницкого, а потом любой курс по вкусу. важно сходу получить правильную общую картину

Выглядит как книга для тех кто уже имеет какую-то базу

Выглядит как книга для тех кто уже имеет какую-то базу

В школе базу дают

В школе базу дают

В моей школе давали формулы в которые я вставлял цифорки

первые две главы - введение с очень хорошей подборкой примеров. каждое понятие из базовых разбирается в деталях

такого внимания именно к базовым понятиям (пространство, базис, дуальность, тензоры) я нигде больше не встречал

Хорошо, спасибо

Посоветуйте, где линейную алгебру учить для полного нуба в математике? Щас смотрю на этот курс https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/# Но ещё есть Khan Academy, у которой курс тоже выглядит неплохо. Или может сначала на Khan, а потом закрепить на лекциях? Пишут, что у них уровень повыше.

есть канал на ютубе, называется 3blue1brown, там был цикл видео по линейной алгебре (штук 13 по 10-15 минут), там очень хорошо объяснялись базовые вещи линалга, на интуитивном уровне. Крайне рекомендую

привееет)

есть канал на ютубе, называется 3blue1brown, там был цикл видео по линейной алгебре (штук 13 по 10-15 минут), там очень хорошо объяснялись базовые вещи линалга, на интуитивном уровне. Крайне рекомендую

Спасибо, выглядит годно. Я вот такой roadmap накидал: Khan Academy: Linear Algebra: Vectors and Spaces -> Linear Algebra Done Right by Sheldon Axler -> Linear Algebra by Hoffman & Kunze Первый пункт скорее всего на эту серию видео заменю

а для глубокого изучения линалга я бы тыртышникова Матричный анализ посоветовал. Только читая его впервые понял че такое детерминант и как его ввели

Вот эти сферы математики хочу покрыть перед началом практики. Года полтора-два приблизительно на это уйдет Linear algebra Calculus Probability theory Numerical analysis

а для глубокого изучения линалга я бы тыртышникова Матричный анализ посоветовал. Только читая его впервые понял че такое детерминант и как его ввели

Спасибо, учту

>Вот эти сферы математики хочу покрыть перед началом практики. Года полтора-два приблизительно на это уйдет странный подход

>Вот эти сферы математики хочу покрыть перед началом практики. Года полтора-два приблизительно на это уйдет странный подход

почему?

если хочется копнуть глубоко в МЛ, то вайнот?

а не просто бездумно перебирать нейронки

>Вот эти сферы математики хочу покрыть перед началом практики. Года полтора-два приблизительно на это уйдет странный подход

Почему странный? как надо?

я примерно также действовал

математика лучше укладывается, когда видишь практическое ее использование. поэтому в нормальных вузах программы по физике, электротехнике и др. идут один в один с математикой. а здесь 1.5 года ждать зачем-то

Так а что мешает её практически использовать пока изучаешь всё это?

просто не в сфере МЛя а где-то ещё

а смысл, если везде своя специфика. линал для квантовой механики совершенно другой, например. просто гордиться тем, что ты все понимаешь на очень абстрактном уровне, что тебе плевать на предметную область?

а смысл, если везде своя специфика. линал для квантовой механики совершенно другой, например. просто гордиться тем, что ты все понимаешь на очень абстрактном уровне, что тебе плевать на предметную область?

ну при чём тут квантовая механика?

я параллельно с линалгом PCA и TSNE разбирал

практическое применение

но и не deep learning

а здесь человек хочет 1.5 года ждать

PCA, TSNE и прочие SVM стоило бы конечно посмотреть хоть издалека перед дипленингом

а здесь человек хочет 1.5 года ждать

При возможности буду практиковаться. Пока такой возможности не имею, ибо в математике ничего не понимаю, а использовать то что я не понимаю как работает смысла не вижу

но вот просто учить линал ради линала, половину забудешь, а на другой половине не там акценты расставишь

Всем привет. Извините что перебиваю.. Кто может подсказать по сиамским сетям? Разбираю простой пример с mnist mlp siamese network. Если обучать на всех 10 классах, то и на трейне и на тесте результат очень хорош (97+%). Однако, если убрать из обучающей выборки 1 класс(т.е. оставить 9 классов), переобучить сеть на них, И после этого запустить тест на этом самом классе убранном из выборки, то точность падает до 60-70%. Тоесть, по сути, сетка не может дать внятного ответа на вопрос "Это одна и та же цифра?". Как тогда ее вообще обучать, и какие еще есть варианты решения задач по поиску и сравнению с "базой примеров"?

При возможности буду практиковаться. Пока такой возможности не имею, ибо в математике ничего не понимаю, а использовать то что я не понимаю как работает смысла не вижу

попробуй ml-class.org параллельно, там все объясняется, как работает, на уровне математики первого курса

а смысл, если везде своя специфика. линал для квантовой механики совершенно другой, например. просто гордиться тем, что ты все понимаешь на очень абстрактном уровне, что тебе плевать на предметную область?

seriously? набор соглашений именования (типа валентности тензора) - это "совсем другой"?

>Вот эти сферы математики хочу покрыть перед началом практики. Года полтора-два приблизительно на это уйдет странный подход

согласен, если цель мл, дл - то достаточно основы и пререквизиты покрыть на поверхностном уровне, и переходить к целевой области, изучая ее как только будешь натыкаться на вещи новые или непонятные, всегда можно вернуться к конкретному пререквизиту и углубится

полтора года потратить на пререквизиты это и правда так себе план

а потом народ жалуется, "почему у нас зарплаты не как в долине?". правильно, давайте фигачить прикладную математику (ML в данном случае), не зная математики!

я бы сказал что полтора года пререквизитов - это очень жёсткий срок. по верхам пройтись

согласен, если цель мл, дл - то достаточно основы и пререквизиты покрыть на поверхностном уровне, и переходить к целевой области, изучая ее как только будешь натыкаться на вещи новые или непонятные, всегда можно вернуться к конкретному пререквизиту и углубится

ну это тоже не панацея

вон я недавно с манифолдами столкнулся )

едрить там пререквизитов для них надо

вся топология

вон я недавно с манифолдами столкнулся )

Что это такое?

Что это такое?

забей пока )

многообразия по нашему

встречается иногда в особо закрученных пейперах по DL

пространства, локально изоморфные евклидовому

Manifold Learning

пространства, локально изоморфные евклидовому

+

я бы сказал что полтора года пререквизитов - это очень жёсткий срок. по верхам пройтись

Тем не менее, школьная программа типа 1.5 года учим математику без перерыва, потом 1.5 года учим физику, потом 1.5 года учим русский язык, а потом мы уже готовы поступать в ВУЗ довольно бредовая идея. Если просто учить математику без практики, за эти 1.5 года забудешь то, с чего начинал. Я с этим регулярно сталкивался, когда вокруг 20 человек включая препода совершенно не втыкает в примитивную вещь типа преобразования лапласа, потому что просто учат это, ну, типа, преобразование такое

ну так учить же надо, а не заучивать для экзамена

Учиться надо параллельно, тогда будет максимум толка, так как одно знание будет цеплять другое и поддерживать

учиться надо. точка

не учиться не надо пробел

Просто мне кажется если вникать в суть, то это хорошо ляжет. А если зубрить без понимания, то без практики это быстро уйдёт

ERROR: S client not available

По крайней у меня так всегда было. Хотя такого объема я не учил раньше никогда, может и правда за 1.5 года какие-то фундаментальные вещи забудутся. Хотя я сомневаюсь в этом

Тетка одна западная какой-то в прошлом статистик/PhD/ сейчас работает DS/ML рассказывала, что у них каждое утро выделяется один час на чтение нового материала по специальности. Иногда они собираются всем табором и обсуждают новые техники/технологии. Вобщем смысл в том чтобы каждый день тебе в мозг приносило новую идею и у нее был шанс там пустить корни. И для тех идей которые укореняются работает цепочка обучения: идея -> эксперименты/практика -> теория

в связи с обсуждением напрашивается подборка фундаментальных книг по матану, линалу, которые служат базой к МЛ. Для самого МЛ такой список неоднократно пинили в данном чате. Может опытные коллеги попробуют накидать такой?

в связи с обсуждением напрашивается подборка фундаментальных книг по матану, линалу, которые служат базой к МЛ. Для самого МЛ такой список неоднократно пинили в данном чате. Может опытные коллеги попробуют накидать такой?

https://ru.stackoverflow.com/a/683632/1084 ?

Всем салам. Кто-то занимался созданием классификатора с помощью scikit-learn для документов на русском языке?

https://ru.stackoverflow.com/a/683632/1084 ?

я этот список имел ввиду когда говорил что его неоднократно пиннили

я этот список имел ввиду когда говорил что его неоднократно пиннили

Два пина тут самые популярные. Подборка Кати Демидовой, и список книг Антонио

окей, тут вроде есть книги и курсы по матану. увидел Фихтенгольца, например, лол. Тогда назревает другая проблема: последовательность при погружении и систематизация

Я как-то публиковал небольшую подборку с последовательностью погружения от простого к сложному. Но это дела давно минувших дней. Не обещаю что вот прям в ближайшее время, но я займусь поиском этой подборочки

Был бы благодарен. Думаю, не я один.

Кто может подсказать многоклассовые алгоритмы, которые не нужно каждый раз переобучать при появлении нового класса? Или хотябы где почитать. Спасибо!

Кто может подсказать многоклассовые алгоритмы, которые не нужно каждый раз переобучать при появлении нового класса? Или хотябы где почитать. Спасибо!

zero shot learning

Никто не подскажет, про pandas?

Почему такое

Отрабатывает за 2 минуты

А если обновлять напрямую, то не могу дождаться и за несколько часов

(см. закомментированный код)

в связи с обсуждением напрашивается подборка фундаментальных книг по матану, линалу, которые служат базой к МЛ. Для самого МЛ такой список неоднократно пинили в данном чате. Может опытные коллеги попробуют накидать такой?

для того чтобы специализироваться, нужно сначала набрать общую базу. для этого не надо искать ML-специфичные учебники

возьмите хотя бы алгебру Ленга да усвойте её, отрабатывая темы на примерах из любой области

А если обновлять напрямую, то не могу дождаться и за несколько часов

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/6683

Спасибо, попробую

в связи с обсуждением напрашивается подборка фундаментальных книг по матану, линалу, которые служат базой к МЛ. Для самого МЛ такой список неоднократно пинили в данном чате. Может опытные коллеги попробуют накидать такой?

По линейке вот. Первой книги должно быть достаточно чтобы уже что-то понимать и делать Introduction to Linear Algebra by Gilbert Strang -> Linear Algebra Done Right by Sheldon Axler -> Linear Algebra by Hoffman & Kunze

Насколько я знаю MIT лекции как раз по первой книге сделаны

добрый день , скажите а почему большинство разработчиков ПО делают по для распознования разныъ например рукописных текстов и т.д именно на питоне ?

вообщем для разных обучающихся систем

добрый день , скажите а почему большинство разработчиков ПО делают по для распознования разныъ например рукописных текстов и т.д именно на питоне ?

из-за хорошего отношения стоимости разработки к качеству, наверное.

да это то понятно , просто мне интересно в чем именно преимущество данного языка перед другими в данной области