Курс на Stepik
Обложка курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» на Stepik
490 ₽

Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🟥🟨🟩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

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Учеников на курсе 14
Сертификаты, выданные на курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Сертификатов выдано 4
Отзывы о курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Количество уроков 22
Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Количество квизов 89
Задачи с кодом в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Количество задач с кодом 2
Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Стоимость курса 490 ₽ —
Обновления курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» 10 разделов Уроки в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» 22 урока Тесты в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» 89 тестов Задачи в курсе «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» 2 задачи Время прохождения курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» 4 ч. Последнее обновление курса «Руслан Сенаторов: Solver Sag & SAGA. Sklearn.Data Science.Python» обн. 22 мая 2026

1. Введение

3 урока
Открытый
1.1 Регламент взаимодействия ↗
19
2
2м 8с
1
Открытый
1.2 Обзор курса ↗
10
1
1м 10с
1
Открытый
1.3 Школа Анализа Данных. Kaggle. arXiv. ↗
17
17
1м 32с
0

2. Глава1. Обзор метода SAG

1 урок
Открытый
2.1 Введение в алгоритм SAG + Реверс-инжиниринг scikit-learn. ↗
55
1
7м 51с
0

3. Глава 2. Сравнение градиентного спуска и стохастического

1 урок
Закрытый
3.1 Минимизация эмперического риска.Градиентный спуск,Стохастический ↗
2
0
21м 16с
0

4. Глава 3. Анализ графиков

2 урока
Закрытый
4.1 Анализ схождения стохастических и детерминированных методов ↗
1
0
12м 47с
0
Закрытый
4.2 Анализ схождения SAG vs LBFGS vs Координатные методы ↗
1
0
4м 8с
0

5. Глава 4. Выпуклость vs Сильная выпуклость

1 урок
Закрытый
5.1 Сильная выпуклость и просто выпуклость ↗
1
0
6м 39с
0

6. Глава 5. Реверс-инжиниринг SAG

8 уроков
Закрытый
6.1 Условия сходимости SAG ↗
1
0
3м 18с
0
Закрытый
6.2 Концепция алгоритма SAG ↗
1
0
17м 48с
0
Закрытый
6.3 Аналитический разбор алгоритма SAG ↗
1
0
17м 34с
0
Закрытый
6.4 Считаем вручную SAG ↗
1
0
13м 0с
0
Закрытый
6.5 L-Липшицев градиент. Собственные числа. Матрица Гессе. ↗
1
0
14м 27с
0
Закрытый
6.6 Структура SAG методов ↗
1
1
3м 51с
-1
Закрытый
6.7 Смещённая оценка градиента ↗
1
0
7м 18с
0
Закрытый
6.8 SVRG ↗
1
1
5м 37с
0

7. Глава 6. SAGA

2 урока
Закрытый
7.1 SAGA ↗
1
0
4м 37с
-1
Закрытый
7.2 Как выбрать солвер? ↗
1
1
7м 26с
0

8. Если вам понравился курс...

1 урок
Закрытый
8.1 ...то... ↗
1
0
-
0

9. Школа Data Science .IT-Сообщество.Машинное обучение(ML)

1 урок
Открытый
9.1 Data Science Bootcamp.IT-Сообщество.Машинное обучение(ML) ↗
6
0
3м 51с
1

10. Переобучение и недообучение

1 урок
Закрытый
10.1 Переобучение и недообучение ↗
1
1
-
0