📖 Учебник по прикладной линейной алгебре... написанный Claude

Если быть точнее, автором учебника является американский математик Роберт Грист, который активно использовал LLM от Anthropic для написания.

🧑‍💻 Claude уловил авторский стиль Гриста из его предыдущих работ и следовал необходимому форматированию. Математик считает, что любая другая LLM не смогла бы сделать это так же хорошо, как продукт Anthropic. Он отметил степень продуманности в выборе слов, темпе и тоне Claude.

👉 Что касается самого материала, то читателям необходимо знать основы матричной алгебры, определители и пр. Учебник начинает с абстрактных векторных пространств и линейных преобразований.

🔗 Читать можно по этой ссылке

🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.

В статье разбираемся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

👉 Читать статью

🎄 Начни 2025-й с апгрейдом навыков,
которые откроют двери в мир IT!

Ты можешь собрать свой персональный план обучения с помощью нашего новогоднего конструктора. Это шанс не просто начать год с полезных знаний, но и сделать инвестицию в своё будущее, которая окупится многократно.

🔗 Собери свой план и начни путь в IT

Почему это выгодно?

📚 Несколько программ по цене одной — максимальная эффективность: учишься сразу тому, что действительно нужно.

💾 Бессрочный доступ — все материалы всегда под рукой, чтобы учиться в своём темпе.

💸 Знания, которые окупятся — навыки, востребованные в любой точке мира.
Какие навыки ты можешь прокачать?

💡 Математика для Data Science + Алгоритмы и структуры данных
— Подготовка к собеседованиям в FAANG и поступлению в ШАД. Решай сложные задачи, работай с данными и моделями на профессиональном уровне.

💡 Алгоритмы и структуры данных + ML
— Улучшай своё алгоритмическое мышление и изучай базовые методы машинного обучения, чтобы создавать интеллектуальные приложения.

💡 Frontend Basic + Базовые модели ML
— Построй свою первую веб-страницу и погрузись в мир ML: от нейросетей до ML-бустинга.

💡 Архитектуры и шаблоны проектирования + Математика для Data Science
— Развивай аналитическое мышление и учись проектировать устойчивые системы.

💡 Алгоритмы и структуры данных + Frontend Basic
— Получи полный набор навыков: от оптимизации алгоритмов до создания современных веб-приложений.

Не упусти шанс сделать шаг в будущее! Новый год — это время обновлений, и твоя карьера может стать одним из них.

🔗 Составь свой IT-маршрут сейчас или выбери курс по новогодней скидке

🐾 P(A) = 1

#memes

👋 Привет, друзья!

Мы хотели бы поближе с вами познакомиться. Будем очень признательны за ваши ответы на следующие вопросы! 👇

🧑‍💻 Введение в векторные базы данных

Статья рассказывает о:

▪️отличиях векторных баз данных от традиционных;
▪️использовании Pinecone и OpenAI;
▪️ключевых возможностях векторных баз данных.

👉 Читать обо всём подробнее тут