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. Преподаватель: Глеб Карпов - исследователь в Skoltech Computational Intelligence Laboratory Следите за новостями проекта: