🟥🟨🟩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
Прошел ещё один курс, появилось четкое понимание что такое QR-разложение и зачем его используют. В курсе я вывел формулу, понял почему разбиваем QR на 2 матрицы, где её используют и в чем отличие у QR по сравнению с нормальным уравнением, SVD и градиентными спусками. Отдельная благодарность Руслану за объяснение размеров датасетов и какие методы нужно использовать для оптимального решения и наилучшего предсказания модели. Из-за того что Руслан выстроил отличный роадмап и на предыдущих этапах дал сильную базу в понимании матриц и векторов, курс по QR был пройден очень динамично и понятно. Ещё раз огромное спасибо за курс и проделанную работу!
Курс QR-разложения Руслана Сенаторова оставил очень хорошее впечатление. Материал объясняется чётко и последовательно, без лишней воды, но с достаточной глубиной. Теория аккуратно подкрепляется практикой на Python и NumPy, что помогает сразу увидеть, как методы работают на практике. Сложные темы разбираются шаг за шагом, поэтому они становятся понятными даже при первом знакомстве. Очень крутое сочетание математики и программирования
Курс очень понравился — материал подан подробно и в то же время понятно. Теория хорошо связывается с практикой на Python и Numpy, много примеров и разборов шаг за шагом. Благодаря детальному объяснению сложные темы, вроде QR-разложения или метода Грама–Шмидта, становятся понятными. Отличный баланс между математикой и кодом.
В учебниках или других курсах, это достаточно сложная тема, но мне удалось её показать интуитивно с примерами в геометрии, благодаря чему всё очень легко и наглядно.
Спасибо что цените мой труд!
