Эта презентация является первой частью пособия, в котором будет описан один из возможных планов обучения Machine Learning с нуля, за ноль рублей.

В этой первой части описан общий план и дана подробная информация про то, что нужно знать из:
- математики;
- программирования,
для того, чтобы стать достойными слугами Бога-машины специалистами по машинному обучению. Это очень важная и объемная часть того, что нужно изучить, которой часто уделяют недостаточно внимания.

К каждому пункту прилагается множество ссылок на бесплатные демонстрации, курсы, видео, которые можно смотреть и проходить в любое время. А в конце рассыпана горстка дополнительных материалов, которые могут пригодиться на этом пути.

Ну а во второй части уже надеюсь перейти к описанию плана и ссылок на учебные материалы по самому машинному обучению!

P.S. Это просто жесть... я думала, что сделаю эти слайды за пару часов, ведь все ссылки на учебные материалы у меня уже были собраны, и оставалось "всего лишь" оформить это в виде презентации. Но в итоге на работу ушел весь день! 😱 Надеюсь, новички обрадуются данной презентации.

#учебные_материалы

У телеграма появилась новая функция: теперь можно делиться папками, в которых собраны наборы каналов. Можно подписаться на все каналы из папки сразу одним кликом, либо подписаться только на некоторые из них, отметив галочками.
Чтобы функция работала, нужна достаточно новая версия телеграм. 🧠

В этой папке собрано целых 38 каналов на разные темы, связанные с AI, а в будущем будет добавлено ещё больше:
https://t.iss.one/addlist/Tv2X-9ht0ck1ZTUy
Наверняка найдете какой-нибудь канал, который не видели раньше. 👩‍💻

Рис. 1 - справочник 1948 года по математике для инженеров и учащихся ВТУЗОВ, также известный как объект сегодняшней рецензии.

На Вид.2 уже было рассказано про содержание справочника. А вот еще по паре слов про каждый раздел:
1. В разделе "таблицы и графики" приведены таблицы констант и значений разных функций (начиная от тригонометрических и заканчивая специальными, например, гамма-функцией), а также показано, как выглядят их графики. Сейчас уже, к сожалению, это не актуально из-за появления вольфрама.
2. В разделе "элементарная математика" дана справка по школьной математике.
3. В разделе "аналитическая и дифференциальная геометрия" перечислены основные объекты и понятия из одноименных дисциплин.
4. В разделе "основы мат.анализа" приведены определения из этой дисциплины и таблицы интегралов и производных.
5. В разделе "доп.главы анализа" - сведения о комплексных числах, векторном исчислении и рядах Фурье.
6. Раздел же "обработка наблюдений" показался мне наиболее интересным, поэтому про него расскажу побольше.
Первая его часть называется "Основы теории вероятностей и теории ошибок".
Во-первых, любопытно то, что здесь называется "теорией ошибок", в наше время относят к предмету математической статистики.
Во-вторых, обратите внимание на описание метода наименьших квадратов на Рис.2 и Рис.3. Если присмотреться, видно, что в данном частном случае этот метод сводится к описанию линейной регрессии - метода, который в наше время часто относят к классическому машинному обучению (хотя на самом деле, конечно, он появился намного раньше). А на Рис. 3 между красными линиями можно наблюдать абзац, в котором описано ни что иное, как нормировка фичей!
Мне кажется очень прикольным представлять, как люди делали нормировку фичей и использовали линейную регрессию без компьютера. Правда,тут вместо привычного нам градиентного спуска просто используется формула, которая работает исключительно для лин.регрессии.
Во второй части - "Эмпирические формулы" - продолжается тема интерполяции и аппроксимации, также, разумеется, в том виде, в котором это может быть сделано без компьютера.

Вот такая вот книжка!
Надеюсь, порриджи (aka любители хайпа) разбежались, а кто остался, тем будет интересно дальше читать канал и знакомиться с моими наблюдениями по темам математики, программирования, машинного обучения, учебы, карьеры и другим, а также репостами других богоугодных каналов. 🙏

P.S. Спасибо моим миниатюрам для вархаммера и кошке за помощь в проведении древнего обряда.

#ML_отцов #математика #ретро #учебные_материалы