Машинното обучение се захранва от четири критични концепции и е Статистика, линейна алгебра, вероятност и смятане. Докато статистическите концепции са основната част от всеки модел, смятането ни помага да научим и оптимизираме модел.
Важна ли е математиката за машинното обучение?
Машинното обучение е изградено върху математически предпоставки. Математиката е важна за решаването на проекта Data Science, случаи на използване на Deep Learning. Математиката дефинира основната концепция зад алгоритмите и казва кой е по-добър и защо.
Имате ли нужда от разширена математика за машинно обучение?
Ако искате да навлезете в теорията на машинното обучение, ще ви трябва доста напреднала математика (като PCA и смятане).
Каква математика ви трябва за AI?
Популярна препоръка за изучаване на математика за AI е нещо подобно: Научете линейна алгебра, вероятност, многовариантно смятане, оптимизация и няколко други теми. След това има списък с курсове и лекции, които могат да се следват, за да се постигне същото.
Трябва ли да уча математика за изкуствен интелект?
Математика за науката за данни: Основна математика за машинно обучение и AI. Научете математическите основи, необходими, за да ви насочат към кариерата ви като инженер по машинно обучение или професионалист по изкуствен интелект. Солидна основа в математическите знания е жизненоважна за развитието на системите с изкуствен интелект (AI)…
