Роадмап
Математика ML
Путь по шагам с теорией и практикой и декомпозиция моделей до кирпичиков.
Фаза 1 · Фундамент
Шаг 1
Вектор, матрица, тензор
Шаг 2
Матричное умножение, транспонирование
после
Шаг 2b
Собственные значения, SVD, PCA
после
Шаг 3
Производная, частная производная
после
Шаг 4
Chain rule, градиент
после
Шаг 5
Условная вероятность, Байес
Шаг 6
Распределения
после
Шаг 7
E[X], Var(X), энтропия
после
Фаза 2 · Механика
Шаг 8
MSE, MLE, Cross-Entropy, KL
после
Шаг 9
Градиентный спуск, SGD, Adam, AdamW
после
Шаг 10
L1, L2, Dropout, Weight Decay
после
Шаг 11
Precision, Recall, F1, AUC-ROC
после
Фаза 3 · ML модели
Шаг 12
Линейная регрессия
после
Шаг 13
Логистическая регрессия
после
Шаг 14
Деревья, ансамбли
после
Фаза 4 · Нейросети
Шаг 15
Активации (Sigmoid, ReLU, GELU, SwiGLU, Softmax)
после
Шаг 16
Нормализация (BN, LN, RMSNorm) + Residual
после
Фаза 5 · Трансформеры
Шаг 17
Attention (Q/K/V, Multi-Head, √(dk))
после
Шаг 18
RoPE, Flash Attention, GQA
после