Временная иллюстрация: Антон напряжённо смотрит на формулу

Знакомьтесь: Антон. Разработчик. Хочет в ML.Антон. Хочет в ML

Так. Это что, эльфийский?

23:40. Третья статья про спам-фильтры подряд23:40. Третья статья подряд

P(A | B)= P(B | A) · P(A)P(B)

MLinside · 29 видеоуроков, 7 часов

Математика для машинного обучения

Разберитесь в базовой математике — функции, производные, матрицы, вероятности — и подготовьтесь к старту в машинном обучении.

Начать обучение

Подписка от 2 500 ₽ в месяц

Помочь Антону разобраться

Глава 1 · Неизвестный язык

Знакомая история?

Кадр 1

СтатьяКак обучаются нейросети: главное за 10 минут

Антон открывает статью. Первые два абзаца — понятно и даже интересно.

Кадр 2

w ← w − η∇L(w)

Третий абзац. Формула — и фраза «очевидно, что…»

Кадр 3

Ладно. Посмотрю потом.

Вкладка закрыта. «Потом» не наступает уже третий месяц.

Формула выглядит непонятной ровно до тех пор, пока не знаешь, что означает каждый знак. Попробуем разобраться?

Глава 2 · Перевод

Пять символов одной формулы

Похоже на заклинание, а на деле — инструкция: что изменить, чтобы модель ошибалась меньше

Нажмите на символ · {{ tokCount }}

Антон{{ antonLine }}

Глава 3 · Мини-задача

Дело о подозрительном письме

Цель Оценить вероятность того, что письмо — спам, с точностью ±10%

Утро. Входящие

От: promo-best-offer Только сегодня: бесплатно всё, что вы хотели

Фильтр должен решить: в спам или во входящие?

Что известно

10%всех писем — спам

8/10спам-писем содержат слово «бесплатно»

1/10обычных писем — тоже содержит слово «бесплатно»

Временная иллюстрация: Антон напряжённо смотрит в ноутбук

Раз 8 из 10 спам-писем со словом «бесплатно», то это спам на 80%. Логично же?

Какова вероятность, что это письмо — спам?

Ваша оценка

0% · точно нет100% · точно спам

Проверить

Попробовать снова

Проверим на 100 письмах

спам обычное письмо есть слово «бесплатно»

Писем со словом: {{ cnt.word }} Из них спам: {{ cnt.sw }} {{ cnt.sw }} / {{ cnt.word }} ≈ {{ cnt.post }}

Эксперимент: а если спама больше?

Сделайте оценку и нажмите «Проверить» — письма раскроются.

Расшифровка · нажмите на часть формулы

= ·

= {{ num.line }}

Вы применили формулу Байеса: было 10% — доля спама во всей почте, появилось слово «бесплатно» — стало 47%. 80% — это ответ на другой вопрос: как часто слово встречается в спаме, а не как часто письмо с ним оказывается спамом.

Обычных писем в девять раз больше, и слово в них тоже встречается — поэтому 47%, а не 80%. Так работает наивный байесовский классификатор.

Где это в курсе Видео 23 — «Задачи на условную вероятность, формула Байеса» · Видео 24 — «Наивный классификатор Байеса»

Хотите разобраться, почему это работает? Смотрите Выпуск №3

После курса

Что вы будете понимать

01 · Видео 1–13

f′(x) Математический анализ Функции, производная, экстремумы, градиент. Что показывает производная, как найти минимум функции и почему обучение — это спуск по градиенту. В ML: обучение моделей градиентным спуском

02 · Видео 14–19

A·B Линейная алгебра Матрицы, умножение, детерминант, обратная матрица. Почему умножение матриц — не поэлементное, что показывает детерминант и зачем нужна обратная матрица. В ML: датасет как матрица, прогнозы как умножение матриц

03 · Видео 20–29

P(A|B) Теория вероятностей Условная вероятность, Байес, случайные величины, распределения, ЗБЧ и ЦПТ. Как считать вероятность по неполным данным и насколько этой оценке можно верить. В ML: вероятностные прогнозы и метрики; основа для A/B-тестов — ЗБЧ и ЦПТ

Кому подойдёт

Новичкам в MLРазберётесь в базовой математике: функции, производные, вероятности — и подготовитесь к старту в машинном обучении.

АналитикамПоймёте основы теории вероятностей — и начнёте осознанно работать с ML-моделями.

РазработчикамОсвоите базовые методы оптимизации и линейную алгебру — и глубже разберётесь в алгоритмах машинного обучения.

Программа · 29 видеоуроков · 6 ч 42 мин

Три выпуска одной истории

Выберите выпуск — откроются его уроки и то, зачем это в ML.

Содержание

{{ openCh.label }} · {{ openCh.count }}

Антон{{ openCh.quote }}

Видео {{ l.n }} {{ l.title }} {{ l.dur }} мин

Где это в ML {{ openCh.ml }}

Формат обучения

Фрагмент урока Место под видео — материал будет добавлен

Видео по 5–25 минутВсё на учебной платформе: смотрите с ноутбука или телефона в любое время.

Тесты и задачи с разборамиТест после урока покажет, что стоит разобрать внимательнее. К задачам приложен разбор: сначала пробуете сами, потом сравниваете с ним своё решение.Персональной проверки домашних заданий нет

Чат и поддержкаВопросы по темам — в чате со студентами и кураторами. Организационные — у менеджера: вопросы по платформе, доступ, оплата, продление подписки.

Преподаватель

Автор курса

Варианты доступа

Доступ — по подписке. Выберите срок и один из двух вариантов: только математика или математика и курсы по ML.

Срок подписки

Подписка {{ pl.title }}

{{ md.name }} — {{ md.desc }}

Начать обучение

Подписка продлевается автоматически после окончания оплаченного периода.
Автопродление можно отключить в личном кабинете или при оплате.

Последняя глава. Та же статья, неделю спустя

P(A | B)= P(B | A) · P(A)P(B)

P(A|B) — уверенность в A, когда B известно P(B|A) — как часто B встречается при A P(A) — уверенность в A до того, как узнали B P(B) — как часто B встречается вообще

Антон разобрался —и у вас получится

Начать обучение

И никакого эльфийского — просто вероятность спама по слову в письме.

Остались вопросы?

Оставьте контакты и менеджер свяжется с вами

Частые вопросы