Скачать или смотреть Как я учу математику для машинного обучения | 2026

Математика - фундамент машинного обучения. В этом видео посмотрим мой доскональный роадмап для математики в ИИ от а до я, что учить и как, секретные фишки и приёмы

TELEGRAM👇
t.me/frontend228

▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶▶
Разделы видео (тайминг)

00:00 Вступление. Зачем учить математику для ML?
01:06 Отсылка к Roadmap по машинному обучению
01:57 Структура Roadmap по математике (3 слоя изучения)
05:00 Математика в нейросетях: что спросят на собеседовании
07:52 Теория вероятностей — главная база для ML
10:09 Градиенты и градиентный спуск
11:15 Деревья, ансамбли и линейная регрессия
15:43 Как правильно учить математику? Практические советы
16:13 Мое бесплатное приложение "Нарешка": карточки и формулы
17:40 Как использовать нейросети (Claude/GPT) вместо репетитора
18:39 Разбор практических задач с реальных собеседований
20:40 Практика в коде: матрицы, векторы и косинусное сходство (NumPy)
22:33 Принципы обучения: копаем в суть и исторический контекст
25:24 Иерархия математики: как всё связано между собой
28:41 Крутая аналогия: понимаем распределение на примере пьяного
31:22 Раздел ML Lab: справочник, законы и парадоксы
32:42 Заключение