Как устроен ГИГАХРУЩ: Как мы заставили линейную алгебру и теорию категорий писать процедурную речь для НПС
В прошлых статьях про инженерную архитектуру ГИГАХРУЩА мы разбирали, как в одном браузерном файле на чистом TypeScript держится тороидальный клеточный мир 1024x1024, кастомный WebGL-рэйкастер, симуляция A-Life и объемный генератор MESH PASS.Сегодня мы расскажем историю создания речевого ядра проекта — историю о том, как попытка уйти от хардкода привела нас к теории категорий, дистрибутивной семантике и ошеломляющим открытиям: оказывается, если взглянуть на художественные тексты через чистую линейную алгебру, математика сама начинает «понимать» смысл слов и строить сюжетные конструкции.
Сикофантия? Или ускорение динамического пересчета определителя от O(n³) до O(n)?
Всем привет. Хотел бы поделиться своими результатами и обратиться за ответным мнением.
Топ вопросов по математике для ML и Data Science собесов: линейная алгебра и матан
Математикой часто пугают новичков ML и Data Science. В этой статье разберем, что спрашивают и до какой глубины изучать математику для собеседований.Статья не рассчитана на изучение математики до уровня вышмата в вузе - но для трудоустройства это и не является обязательным критерием. Тем не менее материал может послужить отправной точкой изучения математики и неким роадмапом, что важно, а что нет.Содержание:Линейная алгебравектора, матрицы, операции над ними и дрМатематический анализпространство, градиент, апроксимация и дрПолезные материалы
