4. Математика
- Хэндбук «Математика для анализа данных» (Яндекс) – ключевые математические темы для анализа данных.
Ключевые темы:
- Линейная алгебра: матрицы, векторы, операции.
- Статистика и вероятность: распределения, теорема Байеса, корреляции.
- Математический анализ: производные, градиенты, оптимизация.
Ресурсы:
- Khan Academy – разделы по линейной алгебре и статистике.
- Книга «Mathematics for Machine Learning» (Marc Peter Deisenroth) – связь математики с ML.
5. Алгоритмы и программирование
- Курс «Основы программирования» (Яндекс Практикум) – начальный курс по программированию.
Платформы для тренировки:
- LeetCode – задачи на структуры данных и алгоритмы.
- Codeforces – олимпиадные задачи.
Книги:
- "Грокаем алгоритмы" (Aditya Bhargava) – визуальное объяснение основ.
- "Introduction to Algorithms" (CLRS) – углубленное изучение (для продвинутых).
6. Примеры задач с олимпиад
- ML: Предсказать оценку студента по данным об учебных привычках.
- CV: Определить наличие опухоли на МРТ-снимке.
- NLP: Классифицировать отзывы на позитивные и негативные.
- ML/CV: Разработать систему, которая определяет породу собаки по изображению.
- NLP: Определить уровень эмоции (гнев, радость, нейтральность) в тексте.
- Хэндбук «Математика для анализа данных» (Яндекс) – ключевые математические темы для анализа данных.
Ключевые темы:
- Линейная алгебра: матрицы, векторы, операции.
- Статистика и вероятность: распределения, теорема Байеса, корреляции.
- Математический анализ: производные, градиенты, оптимизация.
Ресурсы:
- Khan Academy – разделы по линейной алгебре и статистике.
- Книга «Mathematics for Machine Learning» (Marc Peter Deisenroth) – связь математики с ML.
5. Алгоритмы и программирование
- Курс «Основы программирования» (Яндекс Практикум) – начальный курс по программированию.
Платформы для тренировки:
- LeetCode – задачи на структуры данных и алгоритмы.
- Codeforces – олимпиадные задачи.
Книги:
- "Грокаем алгоритмы" (Aditya Bhargava) – визуальное объяснение основ.
- "Introduction to Algorithms" (CLRS) – углубленное изучение (для продвинутых).
6. Примеры задач с олимпиад
- ML: Предсказать оценку студента по данным об учебных привычках.
- CV: Определить наличие опухоли на МРТ-снимке.
- NLP: Классифицировать отзывы на позитивные и негативные.
- ML/CV: Разработать систему, которая определяет породу собаки по изображению.
- NLP: Определить уровень эмоции (гнев, радость, нейтральность) в тексте.