💥 Аттрактор Айзавы. Простое уравнение, но красивый хаотический узор.

https://www.dynamicmath.xyz/strange-attractors/

@data_math

⚡️ Introduction To Linear Algebra"

Очень крутой учебник по линейной алгебре профессора Гилберта Стрэнга из MIT.

📚 Книга

@data_math

Комбинаторная математика

1. Правила комбинаторики. Комбинаторная математика.
2. Генерация комбинаторных объектов. Комбинаторная математика.
3. Классы P, N и NPC. Комбинаторная математика.
4. Основные определения и свойства графов. Комбинаторная математика.
5. Ориентированные графы. Комбинаторная математика
6. Эйлеровы и гамильтоновы графы. Комбинаторная математика
7. Раскраска графов. Комбинаторная математика
8. Триангуляция Делона и диаграмма Вороного. Комбинаторная математика
9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математика
10. Количество остовных деревьев. Комбинаторная математика


#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=EEIpjY0v7k4&list=PLAyGZSpiecFosLLmmYczCpNPFQHCAkV8A&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0

📚 InternLM-Math

InternLM-Math: Открытые математические модели большого языка для решения мат. задач и рассуждения над решениями.

Github: https://github.com/InternLM/InternLM-Math
Статья: https://arxiv.org/abs/2402.06332

@data_math

👩‍🎓 Полезный курс комбинаторики на YouTube

Вопросы по комбинаторике могут задавать на собеседовании, она нужна при поступлении в ШАД, а ещё в целом неплохо знать её, чтобы понимать суть машинного обучения.

Это бесплатный плейлист с лекциями от Райгородского Андрея Михайловича, директора Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ. Включает:
▫️Введение в комбинаторику, часть 1 и часть 2
▫️Комбинаторные тождества
▫️Формула обращения Мёбиуса
▫️Циклические последовательности
▫️Оценки и асимптотики для факториалов и чисел сочетания
▫️Рекуррентные соотношения
▫️Числа Фибоначчи
▫️Линейные рекуррентные соотношения
▫️Отношения эквивалентности
▫️Техника формальных степенных рядов
▫️Введение в графы
▫️Эйлеровы графы. Деревья
▫️Теорема об эквивалентности определений дерева

📚 Книга: Everything You Always Wanted To Know About #Mathematics*

▪Книга

@data_math

🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset

OpenMathInstruct-1 - это новый синтетический датасет от NVIDIA для настройки математических моделей, содержащий 1,8 млн пар "задача-решение".


> Используются обучающие датасеты GSM8K и MATH.
> Для создания ланных используется Mixtral 8x7B.
> Модель использует текстовые рассуждения + интерпретатор кода при генерации.
> Выпущены LLama, CodeLlama, Mistral, Mixtral fine-tunes.
> Лицензия Apache 2.0!

Блестящая работа команды Nvidia AI - 2024 год станет годом синтетических данных и еще более мощных моделей! 🔥

▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1

▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176

ai_machinelearning_big_data

🎓 GAlgebra


Пакет символьной геометрической алгебры/вычислений для SymPy.

from sympy import symbols
from galgebra.ga import Ga

o3d = Ga('e', g=[1,1,1], coords=symbols('x,y,z',real=True))
(grad,rgrad) = o3d.grads()

https://galgebra.readthedocs.io/en/latest/

@data_math

Математика

1. Самые большие числа
2. Сделал генетический алгоритм | симуляция ЭВОЛЮЦИИ
3. ИИ учится ходить
4. Симуляция естественного отбора
5. Что будет, если взять корень из отрицательного числа? | Фракталы
6. Пишем свой движок 3D-графики
7. Сделал симуляцию черной дыры в 3D
8. Что больше бесконечности?
9. Как выглядит самая сложная задача математики? Фрактал Коллатца

#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=qsbQki6Ikfo&list=PLyc_E1fmJGpIqWsdgX-j5RxIX1M225UlD&ab_channel=Onigiri

@data_math

💡 Математика, при правильном не нее взгляде, обладает не только истиной, но и высшей красотой — красотой холодной и суровой, подобно скульптуре, не обращенной ни к какой стороне нашей слабой натуры, лишенной украшений живописи и музыки, и тем не менее утонченно чистой и способной к строгому совершенству, свойственному лишь величайшему искусству. Истинный дух восторга, блаженства, чувства что ты больше, чем Человек, каковое есть критерий высшего совершенства, присутствует в математике так же несомненно, как и в поэзии.

— Бертран Рассел.

@data_math

⚡️ Awesome Open-source Machine Learning for Developers

Если вы разработчик, стремящийся быстро создавать продукты для машинного обучения, этот репозиторий может вам помочь

https://github.com/merveenoyan/awesome-osml-for-devs

@data_math

⭐️ Awesome Quant: Финансовая математика

Лучшие пакеты r, библиотеки python, пакеты julia, инструменты прогнозирования, программное обеспечение для работы с биржами, финансовые инструменты, r, python, julia, rust, java и многое другое.

Большой кураторский список безумно полезных библиотек, пакетов и ресурсов для Квантов.

https://wilsonfreitas.github.io/awesome-quant/

@ai_machinelearning_big_data

Дискретная математика

1. Высказывание и логические связки
2. Минимизация логических функций
3. Доказательство
4. Множества. Операции над множествами
5. Бинарные отношения
6. Функция
7. Иерархия. Операция с О
8. Временные оценки сложности арифметических операций
9. Решение рекуррентных соотношений
10. Линейные однородные рекуррентные соотношения

#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=IzFV_dqPPh0&list=PLAyGZSpiecFrbfQxm_YiKNmkXwW7k0i_m&ab_channel=%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%83%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D1%85%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BCI%D0%99%D0%BE%D1%88%D0%BA%D0%B0%D1%80-%D0%9E%D0%BB%D0%B0

🕐 Часы для математиков

@data_math

Основа работы трансформеров — это математика

Если вы хотите полного её понимания в рамках архитектуры трансформеров рекомендуем обратить внимание на данную статью. В ней представлены все вычисления, происходящие внутри модели трансформера. 
 
А если математика для вас оказалась слишком сложной, то можете сначала посмотреть в сторону этого обзора, там легко и наглядно разложены основные идеи и понятия.

#llm #transformer

@data_math

💡 Очень крутая статья: ML-разработчик Яндекса рассказывает о квантизации нейросетевых моделей и делится практическими советами, как сделать модели эффективнее

Квантизация – это процесс преобразования значений из представления с большим объёмом информации в более компактное представление. Она помогает сэкономить ресурсы и улучшить пользовательский опыт.

▪️ Статья

@data_math