Демо-занятие курса «Математика для Data Science»

Идея матричных разложений является одной из самых основных в линейной алгебре. А линейная алгебра, в свою очередь, является одним из фундаментальных кирпичиков в науке о данных! И конечно же, матричные разложения там тоже широко используются. Они служат для отбора наиболее важной информации в хранимых данных, для фильтрации от шумов, в процессе обучения моделей и.т.д. На открытом уроке мы познакомимся с фундаментальной мотивацией для матричных разложений, самыми известными их примерами, а также посмотрим, как же мы можем на практике применять матричных разложения в задачах DS. Преподаватель: Глеб Карпов - Skoltech Computational Intelligence Laboratory Следите за новостями проекта: