Насколько важна математика в машинном обучении, и можно ли попробовать что-то делать в ML, не имея хорошего математического бэкграунда?
Математика необходима, именно она является основой и базой, с которой начинается машинное обучение. Однако, вспоминая как в студенческие годы было очень сложно выполнять лабораторные работы и сдавать экзамены по математике, многие боятся совершить свои первые шаги в машинном обучении.
EcoAcademy ломает стереотип о том, что математика сложная и тяжелая наука!
Наш курс отличается тем, что он не «перегружен» чисто техническим математическим аппаратом. Наши специалисты, создавая его, сделали акцент на смысловую практическую часть. В данном курсе вы откроете для себя многие прикладные нюансы теории вероятностей и статистики, а также поближе познакомитесь с методами регрессии и классификации, которые используются в Машинном обучении.
Прохождение этого курса станет для вас легким стартом в освоении ML. Вы сможете применить полученные знания при решении задач практически любого направления.
Вместе с EcoAcademy вы сможете:
- Преодолеть барьеры в математике;
- Открыть для себя более широкий выбор проектов и компаний, в которых можно себя проявить;
- Реализовать проекты, связанные с прогнозами и моделированием;
- Придумать нетривиальные решения для текущих задач и разобраться в сложных программных алгоритмах;
- Получить навыки работы с расчетами и формулами для аналитики;
- Найти применения различным способам анализа данных в научной деятельности.
