Математика Дата саентиста

🔥 Обобщение и переобучение в машинном обучении. - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок 8 - Colab -Полный курс #ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение @data_math

🖥 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций! 💡 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @data_math

Неопределённый интеграл Неопределённый интеграл. Свойства неопределённых интегралов. Замена переменной в неопределённом интеграле. Интегрирование по частям в неопределённом интеграле. Часть 1 Интегрирование по частям в неопределённом интеграле. Часть 2 Интегрирование простейших рациональных дробей Примеры интегрирования простейших рациональных дробей III и IV типов Сведения из алгебры, необходимые для интегрирования рациональных дробей Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя действительные и простые) Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя действительные и кратные) Интегрирование правильных рациональных дробей (корни знаменателя комплексные некратные) ⭐️ источник

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonlbooks Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/datascienceiot Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🎲 Вероятностные модели и функции потерь. Машинное обучение полный курс. Урок 8 - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7 - Colab -Полный курс #ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение

🎓 Видеокурс Стэнфорда по обучению с подкреплением, состоящий из 16 лекция, является незаменимым ресурсом для всех, кто хочет освоить системы принятия решений - комплексный, практический и ориентированный на будущее. 🔗 Смотерть: https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rN4wG6Nk6sNpTEbuOSosZdX @data_math

🎓 Введение в статистическую теорию машинного обучения 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / Урок 6 📌 Colab 📌Полный курс @data_math

Суровая правда жизни 😂 @data_math

"Fundamentals of Linear Algebra" by James B. Carrell Link: personal.math.ubc.ca/~carrell/NB.pdf

📚 Новогодние праздники продолжаются и пришло время провести крутой розыгрыш. На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и целую коллекцию актуальных книг для изучения и погружения в машинное обучение и python. Условия просты: • подписаться на Pythonl • подписаться на Поступашки Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из книг, которые перечислены ниже: — System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью | Сюй Алекс — Алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для компьютерных наук и машинного обучения — Глубокое обучение Курвилль Аарон, Гудфеллоу Ян — Как быть успешным в Data Science. — Все, что нужно, чтобы понимать математику в одном толстом конспекте Итоги подведем при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️ • подписаться на Pythonl • подписаться на Поступашки #Конкурс

- Почему ты так испугался, это всего лишь червь - Червь: @data_math

С Новым годом 🎊 @data_math

⚡️ Введение в тензорные сети 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 📌 Colab

⚡️ Введение в тензерные сети 📌 Урок5 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 📌 Colab @data_math

⚡️ QVQ-72B-Preview: VLM с ризонингом от Qwen. QVQ-72B-Preview - экспериментальная VLM на основе Qwen2-VL-72B , разработанная Qwen, со способностями к аналитическому мышлению и новым уровнем когнитивных навыков. Проведенная в Qwen оценка QVQ-72B-Preview на бенчмарках MMMU, MathVista, MathVision и OlympiadBench показала результат 70.3 на MMMU, 71.4 на MathVista, 35.9 в MathVision и 20.4 на наборе OlympiadBench, подчеркнув ее способность к комплексному пониманию и рассуждению в мультидисциплинарных задачах. ⚠️ Несмотря на высокие результаты, QVQ-72B-Preview - предварительная версия модели, которая имеет ограничения: 🟠возможность смешения языков и переключения между ними; 🟠склонность к зацикливанию в логических рассуждениях; 🟠постепенная потеря концентрации на визуальном контенте при многоступенчатом рассуждении, что может приводить к галлюцинациям. Неофициальные квантованные версии QVQ-72B-Preview в формате GGUF с диапазоном разрядностей от 1-bit (23.7GB) до 8-bit (77.26GB) и MLX-версии от mlx community в разрядностях от 4-bit до 16-bit. 📌Лицензирование: Qwen License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Demo 🟡Набор GGUF 🟡Набор MLX 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #Qwen #Reasoning

ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах. Присоединяйтесь: t.me/fizmat

⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 📌 Colab @data_math