Как изучить математику для машинного обучения

Машины учатся лучше, чем люди. Поэтому нужно изучать математику для машинного обучения. Хотя у нас до сих пор нет «сильного искусственного интеллекта» или машин, которые могут мыслить абстрактно, эмоционально и творчески, машины очень хорошо научились выполнять отдельные задачи.

Машинное обучение, или ML, объединяет информатику, статистику и, главное, математику, чтобы машина могла выполнять задачу, не будучи запрограммированной на это.

Данные вводятся в эти алгоритмы машинного обучения, а затем они могут принимать решения и делать прогнозы. Математика — это часть фундаментальных знаний, необходимых для профессионального обучения машинному обучению.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это использование технологий будущего для помощи людям. По мере того как компьютерные алгоритмы становятся более надёжными, людям становится всё проще сравнивать данные и получать ценную информацию.

Кроме того, по мере развития технологий и совершенствования машинного обучения мы приближаемся к созданию искусственного интеллекта, который мы так часто видим в фильмах. ML использует математические стратегии для улучшения способности машинного обучения в надежде, что однажды машины превзойдут человеческое обучение.

Для чего используется машинное обучение?

В 2020 году машинное обучение использует набор операций, называемый алгоритмом, который основан на вычислениях и решении проблем. Математические знания находятся на переднем крае написания алгоритмов. Ниже приведены несколько примеров того, где найти машинное обучение в обществе и в Интернете.

• Facebook. Компания создала алгоритм распознавания лиц по фотографиям. Исследователи Facebook открывают способы реализовать глубокое обучение в алгоритме Facebook, чтобы упростить пометку себя и своих друзей на фотографиях.
• Uber. Приложения Uber используют машинное обучение, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Машинное обучение используется для оценки времени прибытия и прогнозирования того, куда вы хотите отправиться.
• Переводчик Google. Google Translate использует тысячи переведённых текстов, чтобы помочь людям преодолеть языковой барьер. Хотя этот алгоритм не всегда полностью точен, он является чрезвычайно полезным инструментом для путешественников.
• KUKA. Немецкий производитель использует машинное обучение в своих роботизированных манипуляторах, предназначенных для автоматизации производства. Эти инновационные руки могут легко перемещать объекты благодаря аналитике данных и машинному обучению.
• Amazon Ads. Использование алгоритмов означает, что вы будете видеть рекомендованные рекламные объявления на различных веб-сайтах для товаров, аналогичных тем, которые вы искали ранее. ML может рекомендовать продукты или услуги на основе данных из вашей истории поиска.

Изучение математики для машинного обучения

Хотя изучение языка программирования, такого как Python, необходимо для машинного обучения, изучение математики является ключом к её пониманию. Чтобы стать профессионалом в области машинного обучения, вы должны быть уверены в линейной алгебре, исчислении, вероятности и статистике.

Математика необходима для машинного обучения, потому что компьютеры видят мир иначе, чем люди. Там, где люди видят изображение, компьютер увидит 2D- или 3D-матрицу. С помощью математики мы можем ввести эти измерения в компьютер, а линейная алгебра предназначена для обработки новых наборов данных.

Необходимая математика для машинного обучения

Есть несколько видов математики для машинного обучения. Прочтите наши описания этих типов математики, чтобы получить представление о том, что вам нужно знать.

Многомерное исчисление

В математическом анализе вы узнаете об интегралах, производных и градиентном спуске. Интегралы и производные важны для моделирования различных типов распределений данных и создания симуляций. Градиентный спуск — ключ к изучению нейронных сетей.

Статистика

Первое, что нужно понять в статистике, — это теория вероятностей и теорема Байеса. Вероятность — это идея распределений и случайности, которые лежат в основе алгоритмов.

Описательная статистика — важная часть работы специалиста по данным, поскольку она сосредоточена на анализе корреляций. Машинное обучение также включает в себя проверку гипотез и линейную регрессию в статистике, которая используется для задания вопросов, проверки теорий и построения линий данных.

Дискретная математика

Дискретная математика — фундаментальное знание информатики. Он включает в себя индуктивные и дедуктивные рассуждения, теорию графов, рекурсию и сложность алгоритмов. Речь идёт об оценке моделей на основе времени и сложности их изготовления.

Линейная алгебра

Линейная алгебра является неотъемлемой частью многих алгоритмов машинного обучения, таких как глубокое обучение. Наиболее важными частями являются матрицы и векторы, поскольку они являются основным компонентом Python. Вы также узнаёте об умножении матриц, собственных значениях и собственных векторах.

Лучшая математика для курсов машинного обучения

Научитесь создавать ИИ после завершения этих курсов математики для машинного обучения.

Есть много способов изучить математические концепции, используемые в машинном обучении, в том числе очные занятия, онлайн-курсы и бесплатные курсы.

Стоит ли изучать машинное обучение?

Примените свои математические навыки для создания обучающихся машин.

По данным Бюро статистики труда США, учёный, занимающийся компьютерными и информационными исследованиями, может получать среднюю зарплату в размере 122 840 долларов в год. Математика для машинного обучения может помочь вам начать свой путь к машинному обучению.

 

Заключение

Мы надеемся, что эта статья подготовила вас к тому, чтобы заняться математическими уравнениями. Которые приведут к успеху в машинном обучении. Ещё один важный совет — прочитать книгу Марка Питера Дайзенрота по машинному обучению «Математика для машинного обучения», которая даст вам существенное представление обо всём, что касается математики и машинного обучения.