A gépi tanulást négy kritikus fogalom hajtja, és a statisztika, lineáris algebra, valószínűségszámítás és számítástechnika. Míg a statisztikai fogalmak minden modell központi részét képezik, a számítás segít megtanulni és optimalizálni egy modellt.
Fontos a matematika a gépi tanuláshoz?
A gépi tanulás matematikai előfeltételekre épül. A matematika fontos a Data Science projekt, a Deep Learning használati eseteinek megoldásához. A matematika meghatározza az algoritmusok mögött meghúzódó koncepciót, és megmondja, melyik a jobb és miért.
Szükséged van haladó matematikára a gépi tanuláshoz?
Ha a gépi tanulás elméletébe szeretne belenyúlni, akkor elég fejlett matematikára lesz szüksége (például PCA és kalkulus).
Milyen matematika szükséges a mesterséges intelligenciához?
A mesterséges intelligencia matematika tanulására vonatkozó népszerű ajánlás a következőképpen hangzik: Tanuljon lineáris algebrát, valószínűségszámítást, többváltozós számítást, optimalizálást és néhány más témát. És akkor van egy lista azokról a kurzusokról és előadásokról, amelyeket követve ugyanezt lehet elérni.
Meg kell tanulnom matematikát a mesterséges intelligencia használatához?
Matematika az adattudományhoz: alapvető matematika a gépi tanuláshoz és az AI-hoz. Ismerje meg azokat a matematikai alapokat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a gépi tanulási mérnökként vagy mesterséges intelligenciával foglalkozó szakemberként elindulhasson a karrierje felé. A matematikai tudás szilárd alapjai létfontosságúak a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek fejlesztéséhez…
