Învățarea automată este alimentată de patru concepte critice și este Statistică, Algebră liniară, Probabilitate și Calcul. În timp ce conceptele statistice reprezintă partea centrală a fiecărui model, calculul ne ajută să învățăm și să optimizăm un model.
Este matematica importantă pentru învățarea automată?
Învățarea automată este construită pe condiții matematice prealabile. Matematica este importantă pentru rezolvarea proiectului Data Science, cazuri de utilizare Deep Learning. Matematica definește conceptul care stau la baza algoritmilor și spune care dintre ele este mai bun și de ce.
Ai nevoie de matematică avansată pentru învățarea automată?
Dacă vrei să intri în teoria învățării automate, vei avea nevoie de niște matematici destul de avansate (cum ar fi PCA și calcul).
De ce matematică aveți nevoie pentru AI?
O recomandare populară pentru învățarea matematicii pentru AI este cam așa: Învățați algebra liniară, probabilitatea, calculul multivariat, optimizarea și alte câteva subiecte. Și apoi există o listă de cursuri și prelegeri care pot fi urmate pentru a realiza același lucru.
Trebuie să învăț matematica pentru inteligența artificială?
Mathematics for Data Science: Essential Mathematics for Machine Learning and AI. Aflați bazele matematice necesare pentru a vă pune pe calea carierei ca inginer de învățare automată sau profesionist AI. O bază solidă în cunoștințele matematice este vitală pentru dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială (AI) …
