Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET

C# мощный, но математика универсальна

ML.NET развивается, но фундамент Data Science остаётся неизменным. Чтобы эффективно работать с данными (даже в .NET-среде), нужно понимать линейную алгебру и статистику.

Мы добавили живые вебинары в наш курс по математике для AI.

Программа ближайших лекций:

— Vectors & Matrices: операции, ранги, СЛАУ;
— Linear Regression: реализация МНК, интерпретация весов;
— SVD: матричные разложения и рекомендательные системы.
Практика на Python (NumPy), но алгоритмическая суть переносится на любой язык.

Регистрация закрывается 9 декабря:
https://clc.to/LojFzw

❤2😁1

www.tgoop.com/csharpproglib/6546

3.33K viewsDec 5 at 15:02

C# мощный, но математика универсальна

ML.NET развивается, но фундамент Data Science остаётся неизменным. Чтобы эффективно работать с данными (даже в .NET-среде), нужно понимать линейную алгебру и статистику.

Мы добавили живые вебинары в наш курс по математике для AI.

Программа ближайших лекций:

— Vectors & Matrices: операции, ранги, СЛАУ;
— Linear Regression: реализация МНК, интерпретация весов;
— SVD: матричные разложения и рекомендательные системы.
Практика на Python (NumPy), но алгоритмическая суть переносится на любой язык.

Регистрация закрывается 9 декабря:
https://clc.to/LojFzw

BY Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET