Рекомендация канала «Зачем мне эта математика?»
Б@boris_againAI-инженер
1 месОбзор образовательного канала «Зачем мне эта математика?», который глубоко разбирает фундаментальные темы ML, включая теорему No Free Lunch.
Понимание фундаментальных ограничений ML помогает лучше выбирать инструменты для решения прикладных задач.
- Разбор теоремы No Free Lunch объясняет, почему не существует универсального алгоритма для всех задач.
- Материалы канала помогают разобраться, почему на практике эффективнее использовать конкретные методы, такие как бустинг или нейросети.
Рекомендую канал "Зачем мне эта математика?"
Популярно пишут про фундаментальные вещи в ML и математике. Читается легко несмотря на глубокие темы.
Недавно у них вышла хорошая серия постов про No Free Lunch Theorem. Обычно ее рассмотрение заканчивают на том, что идеального ML алгоритма не существует, но не объясняют: почему тогда все табличные кагглы решаются бустингами, а глубокие нейронные сети решают все задачи? Ребята заглядывают глубже:
- https://t.me/practicum_math/1127
- https://t.me/practicum_math/1128
- https://t.me/practicum_math/1129
Если после этих трёх постов захочется продолжения — весь канал примерно в таком духе. Подписаться: @practicum_math
Кратко (AI)
Автор рекомендует Telegram-канал «Зачем мне эта математика?» за качественные разборы фундаментальных концепций машинного обучения. Особо отмечается серия постов, объясняющая теорему No Free Lunch и причины доминирования бустинга и нейросетей в практических задачах.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖