Математика в ML, как подходить и бесплатные ресурсы для обучения
Содержание:
- Важность математики в машинном обучении
- Подход к математике для машинного обучения
- Открытие сокровищ: «Математика для машинного обучения»
- Дополнительные звезды: больше БЕСПЛАТНЫХ ресурсов по математике
Мир машинного обучения имеет большие перспективы, но его математическая сложность может отпугнуть новичков. Не волнуйтесь, существуют мощные бесплатные ресурсы, которые могут пролить свет на математику машинного обучения. Эта статья — компас, который поможет вам ориентироваться в этих ресурсах и призван сделать математику в машинном обучении доступной каждому, даже если вы новичок.
💡Я пишу о машинном обучении на Medium || Гитхаб || Кэггл || Линкедин. 🔔 Следите за Нхи Йен, чтобы быть в курсе будущих обновлений!
1. Важность математики в машинном обучении
Математика составляет основу машинного обучения и служит языком, на котором общаются алгоритмы. От понимания закономерностей данных до настройки моделей — математика предоставляет инструменты для навигации по сложному ландшафту ИИ. Понимая эти математические концепции, вы получите возможность использовать потенциал машинного обучения и внедрять инновации во многих областях.
2. Подход к математике для машинного обучения
Независимо от того, кажется ли школьная математика далеким воспоминанием или знакомым другом, вы готовы погрузиться в машинную математику. Такие понятия, как векторы, исчисление и матрицы, вероятно, вам знакомы, а если нет, не волнуйтесь. Доступны бесплатные учебные ресурсы и учебные пособия на YouTube, которые помогут преодолеть этот разрыв и убедиться, что вы хорошо подготовлены к началу своего математического путешествия в мир машинного обучения.
3. Открытие сокровищ: «Математика для машинного обучения»
Вас ждет скрытое сокровище в виде книги «Математика для машинного обучения». Он разделен на две части для простого и понятного анализа сложных математических понятий.
