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