Руслан Сенаторов: Градиентный спуск на Python. Data Science

Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.

Градиентный спуск — один из ключевых алгоритмов оптимизации в машинном обучении. Он лежит в основе обучения линейной регрессии, логистической регрессии, нейронных сетей и многих других моделей. Если вы хотите понимать, как модель находит лучшие параметры, почему функция потерь уменьшается и как learning rate влияет на результат, этот курс поможет собрать эти идеи в понятную систему.

В курсе мы разберём градиентный спуск простым и практическим языком. Сначала обсудим, что такое функция потерь и почему задача обучения модели часто сводится к её минимизации. Затем перейдём к производным и градиенту: не как к абстрактной математике, а как к инструментам, которые показывают направление изменения ошибки. Вы увидите, почему параметры модели обновляются именно по формуле градиентного спуска и как шаг обучения влияет на движение к минимуму.

Практическая часть курса посвящена реализации градиентного спуска на Python. Мы напишем код с нуля, посмотрим на изменение параметров по итерациям, построим визуализации и разберём типичные проблемы: слишком большой learning rate, медленная сходимость, колебания около минимума и нестабильное обучение. Такой подход поможет не просто использовать готовые библиотеки, а понимать внутреннюю механику оптимизации.

Курс подойдёт начинающим специалистам Data Science, студентам, аналитикам и Python-разработчикам, которые хотят укрепить математическую базу машинного обучения. После прохождения курса вы сможете объяснять идею градиентного спуска, реализовывать его на Python и увереннее разбираться в обучении моделей. SenatorovAI