Три опоры: линейная алгебра — данные это матрицы, модель — умножение матриц, эмбеддинги — векторы, сходство — скалярное произведение; математический анализ — градиент показывает, куда менять параметры, обучение — градиентный спуск; вероятность и статистика — модели оценивают вероятности, функции потерь выводятся из правдоподобия, качество проверяется статистически. Нужна интуиция и умение читать формулы, а не доказательства теорем.
А ещё На собеседованиях спрашивают на уровне «объясните, что делает градиентный спуск» и «почему логистическая регрессия выдаёт вероятность»
Так подсказку видит пользователь sotto на живом собеседовании — за пару секунд, пока вы думаете вслух.
Где встречается:
| раздел | применение |
|---|---|
| векторы и матрицы | признаки объекта, батч данных, веса слоя |
| скалярное произведение, косинус | сходство эмбеддингов, линейная модель |
| собственные векторы, SVD | PCA, рекомендательные системы |
| производная, градиент | обучение любой модели градиентным спуском |
| цепное правило | обратное распространение в нейросетях |
| вероятность, правдоподобие | логистическая регрессия, кросс-энтропия |
| распределения | проверка гипотез, генерация данных |
Как учить: параллельно с практикой — реализовать линейную регрессию и градиентный спуск на NumPy без библиотек, это закрывает большую часть интуиции.
sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план, как в блоке «Коротко». Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.
sotto