Maskinlæring drives av fire kritiske konsepter og er Statistics, Linear Algebra, Probability and Calculus. Mens statistiske konsepter er kjernedelen av hver modell, hjelper kalkulering oss å lære og optimalisere en modell.
Er matematikk viktig for maskinlæring?
Maskinlæring er bygget på matematiske forutsetninger. Matematikk er viktig for å løse Data Science-prosjektet, Deep Learning use cases. Matematikk definerer det underliggende konseptet bak algoritmene og forteller hvilken som er best og hvorfor.
Trenger du avansert matematikk for maskinlæring?
Hvis du vil gå inn i maskinlæringsteori, trenger du litt avansert matematikk (som PCA og kalkulus).
Hvilken matematikk trenger du for AI?
En populær anbefaling for å lære matematikk for AI er omtrent slik: Lær lineær algebra, sannsynlighet, multivariatregning, optimalisering og få andre emner. Og så er det en liste over kurs og forelesninger som kan følges for å oppnå det samme.
Trenger jeg å lære matematikk for kunstig intelligens?
Mathematics for Data Science: Essential Mathematics for Machine Learning and AI. Lær det matematiske grunnlaget som kreves for å sette deg på karriereveien din som maskinlæringsingeniør eller AI-profesjonell. Et solid grunnlag i matematisk kunnskap er avgjørende for utviklingen av kunstig intelligens (AI)-systemer …
