Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал.
Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. О том, откуда у бустинга растут корни и что на самом деле творится под капотом алгоритма — в нашем красочном путешествии в мир бустинга под катом.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).
Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.
Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:
умение писать код (Python);
способность визуализировать свои результаты;
понимание того, что происходит «под капотом».
На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.
≀И эта статья ответит на вопрос, зачем вообще читать книги в 2023 году при великом разнообразии онлайн-курсов.
39 книг-мастридов для разработчиков, которые хотят освежить знания, быть в курсе новых технологий и прокачать свои навыки.
Каждое издание из подборки расширяет знания по целому ряду тем, связанных с разработкой.
Для вашего удобства добавил рейтинг, ссылки на переводы и картинки для тех, кто просто добавляет статью в закладки, не читая. Enjoy на новогодних праздниках или прямо сейчас.
Я искренне считаю, что математическая статистика должна стать базовым навыком каждого маркетолога и продакта. Сейчас, к сожалению, это не так. Поэтому и написал «путеводитель» по статистике, для тех, кому тяжело подступиться к изучению данного раздела математики и, тем более, сделать его «навыком».
Все представленные ниже материалы основаны на моём опыте изучения математической статистики.
Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.
Машинное обучение держится на трёх основных столпах:
