Как изучить математику для машинного обучения

математику для машинного обучения Программирование и разработка

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.
Читайте также:  Что такое вектор в C++?

Изучение математики для машинного обучения

машинное обучение

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.

Читайте также:  Веб-разработка на Java: руководство по созданию веб-сайтов на Java

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 маЛучшая математика для курсов машинного обучения шинном 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.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий