Материалы по теме Математика

🥜🔨 Динамическое программирование: как щелкать задачки как орешки

Готов узнать, как решать задачки, от которых плавятся мозги? В этой статье раскрываем тайну происхождения термина «динамическое программирование» и показываем основные подходы к решению задач, которые часто встречаются на собеседованиях и соревнованиях.

🥷 Путь ML-самурая: от школьной математики до передового машинного обучения

В статье разложено все по полочкам: как из обычного чувака, который еле-еле школьную математику помнит, стать настоящим ML-самураем. И знаешь, что самое крутое? Никакой занудной теории – только то, что реально нужно для работы. Автор разбил весь путь на этапы, типа уровней в игре. Начинаешь с простого, а потом – бац, и ты уже в нейросетях шаришь! И еще там есть советы, как не сдуться на полпути и дойти до финиша. В общем, если ты все еще мнешься насчет ML из-за математики, обязательно чекни эту статью. Уверен, после нее ты поймешь, что все возможно, и замотивируешься на полную. Давай, читай и вперед – к светлому ML-будущему!

🆎 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

Разберемся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких – байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам

Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В этой статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.

🔢 Математика для Data Science: необходимый минимум

Данные стали новой нефтью, а науку о данных Harvard Business Review назвал самой перспективной профессией 21 века. Для работы в сфере Data Science необходима математика: она позволяет извлекать смысл из огромных массивов информации и принимать обоснованные решения. Расскажем, какие разделы математики нужно знать для успешного старта.