Демо-занятие курса «Математика для Data Science»

В линейной алгебре широко используется идея матричных разложений. В DS они служат для отбора наиболее важной информации в хранимых данных, для фильтрации от шумов, в процессе обучения моделей и .д. На занятии мы рассмотрим самые известные примеры разложений, используемые в DS: откуда они берутся и как применяются на практике.

«Математика для Data Science» - https://otus.pw/Smf7/

Преподаватель: Глеб Карпов - исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory

Подключайтесь к обсуждению в чате - https://otus.pw/Ifib/

Пройдите опрос по итогам мероприятия – https://forms.gle/S5yb7rgtead7Bksh7

Следите за новостями проекта:
- Facebook: https://otus.pw/3hO2
- Telegram: https://t.me/Otusjava
- ВКонтакте: https://otus.pw/850t
- LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
- Хабр: https://otus.pw/S0nM/