🟥🟨🟩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 полиномиальной регрессии:

1. Прогнозирование временных рядов
2. Экономика: цена на акции, процентных ставок, инфляции
3. Прогнозирование спроса на товары
4. Движение тел, рост кристаллов, термические процессы
5. Рост населения бактерий, реакции на дозу лекарства
6. Взаимосвязи между рекламными затратами и продажами
7. Обработка сигналов 
8. Анализ качества и предсказания дефектов
9. Геоинформационные системы (GIS) 
10. Потребления энергии в зависимости от времени суток

ОСОБЕННОСТИ КУРСА:

• Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
• Способность понимать "Bias-variance decomposition" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/bias-variance-decomposition
• Глубокое понимание раздела "Переобучение": http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Переобучение
• Способность начать понимать научную статью: https://arxiv.org/pdf/2203.05443
• 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 полиномиальной линейной регрессии и переобучения
• 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. Бизнес кейсы с полиномиальной регрессией
2. Понятие монома (одночлен)
3. Понятие полинома (многочлен)
4. Моделирование полиномов в DESMOS
5. Понятие ряд Тейлора
6. Выводим формулу полиномиальной регрессии с нуля.
7. Полиномиальные признаки:sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
8. Реверс-инжиниринг Python кода
9. Улучшаем код для выбора гиперпараметра модели
10. Метрика MAPE
11. Анализ метрик и выбор степени полинома. UNDERFITTING OVERFITTING
12. Анализ графика полиномиальной регрессии
13. Анализ коэффициентов регрессии
14. Анализ графика остатков
15. Понятие Bias-Variance Decomposition и Tradeoff
16. Понятие Bias (смещение)
17. Bias (смещение): математическое обоснование
18. Понятие variance (разброс)
19. Геометрический смысл bias и variance
20. Кросс-валидация (краткий обзор)
21. Variance (разброс): математическое обоснование
22. Понятие noise (шум)
23. Геометрический смысл noise
24. Noise (шум): математическое обоснование
25. Анализ графика: Шум как неустранимая ошибка.
26. PDF. График плотности нормального распределения гаусса
27. Выводим формулу с нуля. Bias varians decomposition
28. Анализ графика model complexity
29. Бритва Оккама или как выбрать гиперпараметр?
30. Валидационная выборка
31. Анализ кривых обучения (learning curves)
32. Борьба с недообучением и переобучением
33. BVD: Decision Tree, Random Forest, KNN, Логистическая, Нейросети
34. Введение в сплайновую регрессию (с реализацией в Python)

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!