Strojové učení je založeno na čtyřech kritických konceptech a je to Statistika, lineární algebra, pravděpodobnost a počet. Zatímco statistické pojmy jsou základní součástí každého modelu, kalkul nám pomáhá naučit se a optimalizovat model.
Je matematika důležitá pro strojové učení?
Strojové učení je postaveno na matematických předpokladech. Matematika je důležitá pro řešení projektu Data Science, případy použití Deep Learning. Matematika definuje základní koncept algoritmů a říká, který z nich je lepší a proč.
Potřebujete pokročilou matematiku pro strojové učení?
Pokud se chcete dostat do teorie strojového učení, budete potřebovat nějakou poměrně pokročilou matematiku (jako PCA a kalkul).
Jakou matematiku potřebujete pro AI?
Oblíbené doporučení pro výuku matematiky pro umělou inteligenci zní asi takto: Naučte se lineární algebru, pravděpodobnost, vícerozměrný počet, optimalizaci a několik dalších témat. A pak je tu seznam kurzů a přednášek, které lze absolvovat, abyste dosáhli toho samého.
Potřebuji se naučit matematiku pro umělou inteligenci?
Matematika pro datovou vědu: základní matematika pro strojové učení a umělou inteligenci. Naučte se matematické základy potřebné k tomu, abyste se mohli vydat na dráhu inženýra strojového učení nebo profesionála v oblasti umělé inteligence. Pevný základ v matematických znalostech je zásadní pro vývoj systémů umělé inteligence (AI) …
