🟥🟨🟩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 сопряженных градиентов (CG) и подпространств Крылова:

1. CG + Deep Learning:
   ⏺Optimizer CG для LLM fine-tuning
   ⏺Второго порядка методы для few-shot learning
2. Распределенные реализации:
   ⏺MPI/Spark версии для экзабайтных данных
   ⏺Асинхронный CG для federated learning
3. Квантовые варианты:
   ⏺Quantum CG для квантовых компьютеров
   ⏺Гибридные классическо-квантовые алгоритмы
4. AutoML интеграция:
   ⏺Автоматический выбор предобусловителя
   ⏺Мета-оптимизация гиперпараметров CG
5. Логистическая регрессия и линейная регрессия
6.  Вычисление главных компонент (PCA) через степенной метод и Lanczos
7.  Спектральная кластеризация больших графов
8.  Оптимизация нейронных сетей
9.  ALS (Alternating Least Squares) для матричной факторизации
10.  Анализ временных рядов

ОСОБЕННОСТИ КУРСА:

• Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
• Способность понимать CG в "симметричных СЛАУ для неориентированных графов" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/math/article/spektralnie-metodi-i-diffuziia-na-grafakh
• Глубокое понимание раздела "CG": http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/4d/MOMO18_Extra3.pdf
• Способность начать понимать научную статью: https://arxiv.org/pdf/2503.05542
• 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 сопряжённых градиентов
• 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 метод сопряжённых градиентов
2. Реверс-инжиниринг scikit-learn
3. Геометрический смысл метода сопряжённых градиентов
4. Общий подход к построение проекционных методов
5. Условия Петрова-Галёркина
6. Косой и ортогональный проекционный метод
7. Проекционный оператор
8. Образ и ядро проектора
9. Линейное многообразие. Аффинное пространство.
10. Матричные базисы
11. Одномерные проекционные процессы
12. Пространство: Линейное, Метрическое, Нормированное, Евклидово
13. Подпространство
14. Матрица проектирования и базис
15. Ортогональное дополнение
16. Энергетическая норма (А-норма)
17. подпространство Крылова: Геометрический смысл
18. подпространство Крылова: Алгебраический смысл
19. Полиномиальная апроксимация. Теорема Камильтона-Кэли.
20. Метод наискорейшего спуска(Steepest Descent)
21. Сопряжённые градиенты. А-Ортогональность.
22. Квадратичная форма
23. Разбор алгоритма CG в python
24. Предобуславливатель
25. CG для нормальных систем уравнений
26. sparce_cg: Сопряжённые градиенты в ридж регрессии
27. Аналитическое доказательство CG.
28. Геометрическое доказательство CG и Метод Грама-Шмидта
29. Геометрический смысл CG на подпространстве Крылова
30. Академическое формальное доказательство

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!