Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры.

🔥 Телеграм: https://t.me/ai_machinelearning_big_data 🔥 https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - для всех кто любит машинное обучение я собрал крутую папку с самыми полезными ресурсами для изучения 🔥https://colab.research.google.com/dri... - Весь код из урока Приветствую вас на большом бесплатном курсе «Математика машинного обучения»! Сегодня мы начнем наше увлекательное путешествие в мир математических основ искусственного интеллекта с темы, которая лежит в основе многих современных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Мы поговорим о том, что такое тензоры и почему они играют такую важную роль в этих технологиях. Тензоры — это фундаментальные объекты, которые помогают нам работать с многомерными данными. Они являются обобщением понятий вектора и матрицы и могут иметь произвольное количество измерений. Понимание тензоров необходимо для того, чтобы эффективно применять такие инструменты, как библиотеки TensorFlow и PyTorch, а также для освоения концепций нейронных сетей и глубокого обучения. В этом видео мы разберем основы теории тензоров, узнаем, как они связаны с векторной алгеброй и линейной алгеброй, и увидим, как работают операции над тензорами. Кроме того, я покажу вам, как тензоры используются в реальных задачах машинного обучения. Итак, давайте начнем! Теги: #математика,# машинноеобучение, искусственный интеллект, линейная алгебра, теория вероятностей, статистика, оптимизация, векторы, матрицы, тензоры, градиентный спуск, нормализация данных, модели машинного обучения, алгоритмы, глубокое обучение, регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети, #Python, #pythorch

5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML
▶︎

5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML

Д.А. Яроцкий. Теорема Колмогорова и нейронные сети
▶︎

Д.А. Яроцкий. Теорема Колмогорова и нейронные сети

PYTORCH FROM SCRATCH - TENSORS AND NEURAL NETWORKS
▶︎

PYTORCH FROM SCRATCH - TENSORS AND NEURAL NETWORKS

Обратное распространение ошибки
▶︎

Обратное распространение ошибки

09. Topology
▶︎

09. Topology

Вся суть линейной алгебры: лекции #1-16 [3blue1brown]
▶︎

Вся суть линейной алгебры: лекции #1-16 [3blue1brown]

Фракталы обычно не самоподобны
▶︎

Фракталы обычно не самоподобны

What is SPIN? Spin 1/2 and Spin 3/2
▶︎

What is SPIN? Spin 1/2 and Spin 3/2

► 1. Mathematics. Part 1 | Neural Networks Course.
▶︎

► 1. Mathematics. Part 1 | Neural Networks Course.

Дианкин И.Д.- Прикладная математика для машинного обучения - Лекция 1.Введение.Линейное пространство
▶︎

Дианкин И.Д.- Прикладная математика для машинного обучения - Лекция 1.Введение.Линейное пространство

Лекция 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
▶︎

Лекция 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Производная в машинном обучении | Виктор Кантор
▶︎

Производная в машинном обучении | Виктор Кантор

Число "е" и логарифмы доступным языком
▶︎

Число "е" и логарифмы доступным языком

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код
▶︎

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

HOW DOES COMPRESSION WORK?
▶︎

HOW DOES COMPRESSION WORK?

📚 Математика для входа в IT через Machine Learning и Data Science. Всё, что нужно знать!
▶︎

📚 Математика для входа в IT через Machine Learning и Data Science. Всё, что нужно знать!

Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
▶︎

Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин

Принцип оптимальности Беллмана
▶︎

Принцип оптимальности Беллмана

Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.
▶︎

Нейросеть для сжатия данных. Автоэнкодеры: объяснение и реализация на tensorflow.

Matrices: The Beginning. Higher Mathematics
▶︎

Matrices: The Beginning. Higher Mathematics