Нужна ли математика в ML?

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Математика в машинном обучении, это основа, которая помогает понимать, как устроены модели, как они принимают решения и почему ведут себя определённым образом. В этом видео, наш спикер Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) рассказывает: • Зачем ML-инженеру понимать линейную алгебру, статистику и оптимизацию • Реальные примеры, где математика спасает модели от ошибок • Как математика помогает в дебаге, интерпретации и выборе гиперпараметров • Почему без математики библиотеки вводят в заблуждение и дают неверные выводы Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #ML2026 Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды. Таймкоды: 00:00 – введение: о чем это видео 00:22 – зачем математика в ML 1:01 – про градиентный спуск 1:32 – про ковариацию и коррелцию признаков 1:56 – как математика помогает в работе ML-инженера 2:46 – про переобучение и недообучение 3:18 – про гиперпараметры 4:02 – про математику в production-среде 4:34 – как математика помогает при анализе ошибок 4:58 – почему математика важна в работе ML-инженера 5:21 – про библиотеки 6:07 – почему важно понимать общие приципы 6:41 – про личный опыт 8:35 – про оценку качества...