Все материалы

Практика: восстановление коэффициентов (Практика 4 · 24 октября 2026, 12:40–14:40)

Градиентный спуск по трём параметрам

Автор: Алексей Чернуха

Как учится модель (Лекция 4 · 24 октября 2026, 11:00–12:20)

Данные, проверка качества, производные и градиентный спуск

Автор: Алексей Чернуха

Линейная регрессия (Лекция 3 · 17 октября 2026, 11:25–12:50)

Автор: Максим Банцевич

Практика: линейная регрессия (Практика 3 · 17 октября 2026, 11:25–12:50)

Автор: Максим Банцевич

NumPy и pandas (Задание 5 · Программирование · 15 октября 2026)

Массивы, таблицы, CSV и JSON

Автор: Алексей Чернуха

KNN с нуля (Задание 4 · Программирование · 10 октября 2026)

Нормализация, поиск соседей и визуализация

Автор: Виктория Кулевцова

Меры близости и KNN (Лекция 2 · 10 октября 2026, 11:25–12:50)

Расстояния, качество модели и масштабирование признаков

Автор: Виктория Кулевцова

Практика: расстояния, нормализация и KNN (Практика 2 · 10 октября 2026, 11:25–12:50)

Исследуем соседей, метрики и области решений

Автор: Виктория Кулевцова

Векторы и матрицы (Задание 3 · Математика · 3 октября 2026)

Теоретические материалы и практикум

Автор: Алексей Чернуха

Практика: numpy, pandas и форматы данных (Практика 1 · 3 октября 2026, 12:15–13:00)

Массивы, таблицы, CSV, JSON и Parquet

Автор: Алексей Чернуха

Машинное обучение и где оно обитает (Лекция 1 · 3 октября 2026, 11:00–12:00)

Задачи, метрики качества, данные, модели и обучение

Авторы: Павел Дылевский (автор презентации), Алексей Чернуха (доработка и обновление)

Интегральное исчисление (Задание 2 · Математика · 2 сентября 2026)

Теоретические материалы и практикум

Автор: Павел Косило

Пределы (Задание 1 · Математика · 1 сентября 2026)

Теоретические материалы и практикум

Автор: Павел Косило