Предсказание с вероятностью
Функции вероятности, условная вероятность, кумулятивные распределения и байесовские предсказания
Уроки этого курса доступны после регистрации. Демо без аккаунта показывает механику платформы на примере задачи с роботом по алгоритмике.
Как справиться с неопределённостью
Пример показывает устройство урока. Чтобы решать задания, откройте курс после регистрации.
15 коротких уроков
По 7-10 минут: можно пройти за один подход или возвращаться по частям.
Интерактив вместо конспекта
Ученик решает задачу, проверяет ответ и видит объяснение следующего шага.
Спокойный старт
Демо платформы доступно без аккаунта. Для уроков выбранного курса и сохранения прогресса нужна регистрация.
Предсказания, которые честно показывают неопределённость
Курс подойдёт тем, кто хочет понять прогнозы: почему модель может быть уверенной не на 100%, как сравнивать вероятностные предсказания и где возникают ошибки.
Как справиться с неопределённостью
Научитесь оценивать вероятность события по данным как долю, а не по абсолютному числу случаев.
От данных к вероятностям
Считайте исходы фильтрацией данных и научитесь сравнивать по вероятности, а не по сырому счёту.
Визуализация вероятностей
Постройте и прочитайте график функции вероятности (PMF), сравнив детальные события двух авиакомпаний.
Если событие с вероятностью 30% произошло, это не опровергает модель автоматически. Урок учит смотреть на серию прогнозов и калибровку.
Откройте шаг «Как справиться с неопределённостью» и выполните действие в модели.
Ошибка не заканчивает задание: она запускает объяснение на схеме.
Ученик видит идею на модели и переносит её в самостоятельное решение.
Маршрут курса
От вероятности исхода к оценке прогноза и неопределённости модели.
Как справиться с неопределённостью
Научитесь оценивать вероятность события по данным как долю, а не по абсолютному числу случаев.
От данных к вероятностям
Считайте исходы фильтрацией данных и научитесь сравнивать по вероятности, а не по сырому счёту.
Визуализация вероятностей
Постройте и прочитайте график функции вероятности (PMF), сравнив детальные события двух авиакомпаний.
Вероятности с условиями
Вычисляйте условную вероятность фильтрацией данных по новому условию: снег, туман, дождь.
Совместные вероятности
Вычисляйте совместную вероятность двух событий и примените закон полной вероятности.
Теорема Байеса
Соберите компоненты теоремы Байеса из данных и обновите вероятность в свете нового прогноза.
Накопление вероятности
Раскройте силу правила суммы: узнайте, что такое кумулятивная функция распределения (CDF).
Сравнение распределений
Узнайте, почему CDF выглядят более гладкими, чем PMF, и как это помогает сравнивать распределения.
Топ-100 Spotify
Изучите, какие признаки песен делают Топ-100 Spotify таким успешным.
Подгонка одного признака
Узнайте, насколько подгонка одного признака песни повышает шанс попасть в Топ-100 Spotify.
Подгонка нескольких признаков
Узнайте, насколько подгонка нескольких признаков сразу повышает шанс попасть в Топ-100 Spotify.
Первые шаги рекомендательной системы
Как коллаборативная фильтрация превращает сырые данные о плейлистах в первую рекомендацию, и как оценить вероятность её принятия.
Условная вероятность в рекомендациях
Как принятие или отказ от рекомендации фильтрует данные и превращает следующие вероятности в условные.
Закон полной вероятности
Как вычислить вероятность целой ветви дерева и сложить непересекающиеся ветви, чтобы найти вероятность «хотя бы одного» события.
Улучшение рекомендаций одним вопросом
Как один уточняющий вопрос фильтрует данные и резко повышает точность рекомендаций — совместная вероятность и закон полной вероятности в действии.
Нет перегруза: сначала основная идея, затем проверка понимания и самостоятельное применение.
Ученик сразу видит, где ошибся, и получает объяснение через схему.
Курс строится от первого знакомства с идеей к более самостоятельным задачам.
После регистрации можно продолжить курс и вернуться к сложным темам.
Байесовская вероятность
Неопределённость, энтропия и правило Байеса: как измерять знание и обновлять убеждения
Вероятность и шансы
Вероятность как доля благоприятных исходов на примере карт, костей, монет и колод. Подсчёт исходов, математическое ожидание и выбор выгодной игры, диаграммы Венна и обозначение P(A), события «и»/«или»/«не», условная вероятность и независимость событий.
Основы вероятности
Основы теории вероятностей и случайных событий
Статистика на каждый день
Среднее, медиана, мода и диаграммы — основы описательной статистики.
Чем прогноз отличается от ответа?
Прогноз показывает вероятность вариантов. Он может быть полезным даже без абсолютной уверенности.
Что значит хорошая калибровка?
Если модель часто говорит 70%, то примерно в 70% похожих случаев событие должно происходить.
Нужна ли статистика?
Базовая статистика помогает, но курс объясняет идеи через интерактивные примеры.
Где это пригодится?
В анализе данных, ИИ, финансовых решениях, погоде, спорте и любых задачах с неопределённостью.
Начните курс бесплатно
Создайте аккаунт, чтобы открыть уроки этого курса и сохранять прогресс.