🟥🟨🟩Революция в ML.От «чёрного ящика» к полному пониманию математики машинного обучения через реверс-инжиниринг ML-модели. Вывод с нуля всех формул + Python.Меня зовут Руслан Сенаторов и в 2025 году я разработал новую систему обучения в области Data Science. Вместо традиционного "сверху вниз через теорию" мы начинаем с готовых решений в scikit-learn и разбираем их "изнутри",чтобы понять принципы работы и математику которая лежит в их основе с полного нуля.Это позволяет значительно сократить время обучения

10 СФЕР ПРИМЕНЕНИЯ SAG/SAGA:

1.  Линейная и Ridge-регрессия на больших данных
2.  Логистическая регрессия для классификации
3.  Высокомерные разреженные данные (sparse ML)
4.  Обучение моделей с L1-регуляризацией
5.  Online / streaming-обучение (квази-online)
6.  Large-scale convex optimization
7.  Рекомендательные системы (линейные модели)
8.  Компьютерное зрение (линейные классификаторы)
9.  Скоринговые карты, стресс-тесты
10.  Научные вычисления

ОСОБЕННОСТИ КУРСА:

• Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
• Способность понимать SAGA в "методы редукции дисперсии" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/shodimost-sgd
• Глубокое понимание раздела "SAG": http://www.machinelearning.ru/wiki/images/b/b6/ChabanenkoImplicitSagSlides.pdf
• Способность начать понимать научную статью: https://inria.hal.science/hal-00860051/document
• Применения знаний на новейших моделях машинного обучения и нейросетей на сайте архив: arxiv.org/list/stat.ML/recent
• Способность понимать лекции от Воронцова К.В. http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov
• Адаптация полученных знаний по математике и программированию под специфику бизнеса вашего работодателя или стартапа.
• Навык выведения математических формул с нуля
• Имплементация математических формул в Python
• Глубокое понимание математики которая используется в Python
• Фундаментальное понимание алгоритма SAG 
• Фундаментальные знания для подготовки к собеседованию в Data Science

Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python и МАТЕМАТИКЕ!

Курс разработан с акцентом на простой и понятный вход в машинное обучение — без необходимости сразу углубляться в сложную математику. Теоретическая база вводится постепенно, по мере необходимости, что делает обучение комфортным даже для тех, кто не имеет технического образования. Многие участники с гуманитарным бэкграундом успешно проходят курс и отмечают это в своих отзывах.

Если в процессе обучения у вас возникнут вопросы, вы можете задать их в комментариях к урокам — я, как автор курса, регулярно просматриваю комментарии и с радостью помогу вам разобраться
 

В этом курсе Вы изучите следующие темы:

1. Введение в алгоритм SAG + Реверс-инжиниринг scikit-learn.
2. Минимизация эмперического риска.Градиентный спуск,Стохастический
3. Тестирование
4. Анализ схождения стохастических и детерминированных методов
5. Анализ схождения SAG vs LBFGS vs Координатные методы
6. Сильная выпуклость и просто выпуклость
7. Условия сходимости SAG
8. Концепция алгоритма SAG
9. Аналитический разбор алгоритма SAG
10. Считаем вручную SAG
11. L-Липшицев градиент. Собственные числа. Матрица Гессе.
12. Структура SAG методов
13. Смещённая оценка градиента
14. SVRG
15. SAGA

и много другое!

Курс сопровождается набором Jupyter Notebook — с примерами кода и подробными пояснениями. Для каждой лекции подготовлен отдельный блокнот, структурированный по разделам курса. Это позволяет не только смотреть видео, но и быстро находить нужную информацию в текстовом виде — удобно для повторения и навигации по материалу.

Курс доступен без ограничений по времени: вы можете проходить его в удобном для себя темпе.

Присоединяйтесь к обучению и развивайте свои навыки — добро пожаловать на курс!