🟥🟨🟩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 LSQR и подпространств Крылова:

1. Линейная регрессия и Ridge-регрессия
2. Ridge классификация 
3. LinearDiscriminantAnalysis (Аналог PCA)
4. Томография и медицинская визуализация
5. ML c большими разреженными матрицами
6. Обработка сигналов
7. isotonic regression
8. Оптимизация и методы Крылова
9. Aстрофизика
10. Cейсмика

ОСОБЕННОСТИ КУРСА:

• Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com
• Способность понимать QR в "матричной факторизации" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/matrichnaya-faktorizaciya
• Глубокое понимание раздела "LSQR": http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/4d/MOMO18_Extra3.pdf 
• Способность начать понимать научную статью: https://stanford.edu/group/SOL/software/lsqr/lsqr-toms82a.pdf
• 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 LSQR 
• 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 LSQR
2. Реверс-инжиниринг scikit-learn. Бидигоанализация Голуба-Кахана
3. Где применяется LSQR?
4. Метод Ланцоша. Историческая справка.
5. Обусловленность (cond)
6. СЛАУ И МНК. Проблема нормальных уравнений
7. Процедура бидиагонализации Голуба-Кахана
8. QR разложение с вращением Гивенса
9. Дополинтельное тестирование
10. Оценка норм в критериях остановы. atol. btol. conlim.
11. Анализ сходимости LSQR VS CG
12. LSQR в современную эпоху
13. Геометрический смысл LSQR
14. Ключевые выводы по LSQR

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!