🧠 Штучний інтелект
Основи AI
Типи AI, архітектури, застосування.
Нейронні мережі
Параметри мережі, кількість ваг.
Функції активації
ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax.
Функції втрат
MSE, Cross-Entropy, Huber Loss.
Градієнтний спуск
SGD, Adam, RMSprop, AdaGrad.
Параметри моделі
Розрахунок кількості параметрів.
📊 Машинне навчання
Метрики ML
Accuracy, Precision, Recall, F1.
Матриця помилок
TP, TN, FP, FN аналіз.
Крос-валідація
K-Fold, Stratified, Leave-One-Out.
Регуляризація
L1 (Lasso), L2 (Ridge), Elastic Net.
Гіперпараметри
Grid Search, Random Search, Bayesian.
Масштабування
Нормалізація, стандартизація даних.
📚 Основи машинного навчання
Машинне навчання (ML) — підрозділ штучного інтелекту, що вивчає алгоритми, які навчаються на даних без явного програмування. Основні типи: кероване навчання (supervised), некероване (unsupervised) та навчання з підкріпленням (reinforcement).
🎯 Метрики класифікації
- Accuracy = (TP+TN) / Total
- Precision = TP / (TP+FP)
- Recall = TP / (TP+FN)
- Specificity = TN / (TN+FP)
- AUC-ROC — площа під кривою
🔢 Типи алгоритмів
- Регресія: Linear, Polynomial, Ridge
- Класифікація: Logistic, SVM, kNN
- Дерева: Decision Tree, Random Forest
- Градієнт: XGBoost, LightGBM, CatBoost
🧠 Архітектури нейромереж
- MLP — багатошаровий перцептрон
- CNN — згорткові (комп'ютерний зір)
- RNN/LSTM — рекурентні (послідовності)
- Transformer — механізм уваги (NLP)
⚙️ Оптимізатори
- SGD — стохастичний градієнт
- Momentum — з моментом інерції
- Adam — адаптивні моменти
- RMSprop — адаптивний learning rate
🔗 Блокчейн та криптовалюти
Основи блокчейну
Консенсус, блоки, транзакції.
Хеш-калькулятор
SHA-256, MD5, Keccak.
Майнінг
Хешрейт, енергоспоживання, дохід.
Gas Fees
Комісії Ethereum, оптимізація.
Стейкінг
Proof of Stake, APY, винагороди.
DeFi калькулятор
Yield farming, liquidity pools.
⚛️ Квантові обчислення
Квантові основи
Кубіти, суперпозиція, заплутаність.
Калькулятор кубітів
Стани кубітів, вектор Блоха.
Квантові гейти
Hadamard, CNOT, Pauli, Toffoli.
Квантові схеми
Побудова та симуляція схем.
Квантові алгоритми
Шора, Гровера, VQE.
☁️ Хмарні технології
Cloud Computing
IaaS, PaaS, SaaS порівняння.
Вартість хмари
AWS, Azure, GCP калькулятор.
Serverless
Lambda, Functions, Cloud Run.
Контейнеризація
Docker, Kubernetes ресурси.
Розподілені системи
CAP теорема, консистентність.
Мікросервіси
Архітектура, масштабування.
🔬 Сучасні технологічні тренди
Порівняння хмарних провайдерів
| Характеристика | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| Частка ринку (2024) | ~32% | ~22% | ~10% |
| Compute | EC2 | Virtual Machines | Compute Engine |
| Serverless | Lambda | Azure Functions | Cloud Functions |
| Kubernetes | EKS | AKS | GKE |
| AI/ML | SageMaker | Azure ML | Vertex AI |
| Database | RDS, DynamoDB | SQL, Cosmos DB | Cloud SQL, Spanner |
🔒 Кібербезпека
Основи кібербезпеки
Загрози, захист, best practices.
Сила пароля
Ентропія, час зламу, рекомендації.
Криптографія
AES, RSA, ключі шифрування.
SSL/TLS
Сертифікати, протоколи безпеки.
Мережева безпека
Firewall, VPN, IDS/IPS.
Оцінка ризиків
CVSS, аналіз загроз.
🔄 DevOps та CI/CD
DevOps практики
CI/CD, автоматизація, моніторинг.
Метрики розгортання
DORA metrics, lead time.
SLA калькулятор
Uptime, допустимий downtime.
Навантажувальне тестування
RPS, latency, throughput.
📊 Big Data та аналітика
Big Data основи
3V, Hadoop, Spark екосистема.
Data Warehouse
ETL, OLAP, схеми даних.
Потокова аналітика
Kafka, Flink, real-time.
Data Lakehouse
Delta Lake, Iceberg, Hudi.
📡 Internet of Things (IoT)
IoT основи
Сенсори, протоколи, архітектура.
Дані сенсорів
Калібрування, фільтрація.
MQTT протокол
QoS, топіки, брокери.
Edge Computing
Обчислення на периферії.
📈 Метрики DevOps та SRE
Рівні SLA та допустимий downtime
| SLA % | Downtime/рік | Downtime/місяць | Downtime/тиждень |
|---|---|---|---|
| 99% ("two nines") | 3.65 дні | 7.31 год | 1.68 год |
| 99.9% ("three nines") | 8.77 год | 43.83 хв | 10.08 хв |
| 99.99% ("four nines") | 52.60 хв | 4.38 хв | 1.01 хв |
| 99.999% ("five nines") | 5.26 хв | 26.30 сек | 6.05 сек |
📊 DORA Metrics
- Deployment Frequency — частота розгортань
- Lead Time — час від коміту до продакшн
- MTTR — час відновлення
- Change Failure Rate — % невдалих змін
🎯 SRE практики
- SLI — Service Level Indicator
- SLO — Service Level Objective
- SLA — Service Level Agreement
- Error Budget — бюджет помилок
Про цю категорію
Ця категорія об'єднує всі матеріали відповідного розділу на calculator.party: калькулятори, статті, шпаргалки, вправи та розв'язані задачі. Усі ресурси пов'язані між собою та доповнюють один одного.
Математичний аналіз формує фундамент для всіх галузей природничих і технічних наук.
Як орієнтуватися в категорії
Починайте з теоретичних статей, потім переходьте до калькуляторів і вправ. Розв'язані задачі допоможуть побачити, як застосовувати теорію на практиці. Тести покажуть, наскільки добре ви засвоїли матеріал.