Машинное обучение невозможно полноценно изучать без математики. Но означает ли это, что ML-инженеру необходимо освоить весь университетский курс математического анализа, линейной алгебры, статистики и численных методов? Не совсем. Для большинства практических задач гораздо важнее понимать конкретные математические инструменты: как работают градиенты, почему модель переобучается, откуда берутся вероятности, как вычисляются метрики качества и что происходит с изображением при свёртке. В этой статье...