Մեքենայական ուսուցումը սնուցվում է չորս կարևոր գաղափարներով և հանդիսանում է վիճակագրություն, գծային հանրահաշիվ, հավանականություն և հաշվարկ: Թեև վիճակագրական հասկացությունները յուրաքանչյուր մոդելի հիմնական մասն են, հաշվարկն օգնում է մեզ սովորել և օպտիմալացնել մոդելը:
Արդյո՞ք մաթեմատիկան կարևոր է մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայական ուսուցումը կառուցված է մաթեմատիկական նախադրյալների վրա: Մաթեմատիկան կարևոր է Data Science նախագծի լուծման համար, Deep Learning օգտագործման դեպքեր: Մաթեմատիկան սահմանում է ալգորիթմների հիմքում ընկած գաղափարը և ասում, թե որն է ավելի լավը և ինչու:
Ձեզ անհրաժեշտ է առաջադեմ մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման համար:
Եթե ցանկանում եք մտնել մեքենայական ուսուցման տեսություն, ձեզ բավական առաջադեմ մաթեմատիկա է պետք (օրինակ՝ PCA և հաշվարկ):
Ի՞նչ մաթեմատիկա է ձեզ անհրաժեշտ AI-ի համար:
Մաթեմատիկա սովորելու հանրաճանաչ առաջարկը AI-ի համար մոտավորապես այսպիսին է. Իմացեք գծային հանրահաշիվ, հավանականություն, բազմաչափ հաշվարկ, օպտիմալացում և մի քանի այլ թեմաներ: Եվ հետո կա դասընթացների և դասախոսությունների ցանկ, որոնց կարելի է հետևել նույնն իրականացնելու համար:
Պետք է սովորել մաթեմատիկա արհեստական ինտելեկտի համար:
Mathematics for Data Science. Essential Mathematics for Machine Learning and AI. Իմացեք մաթեմատիկական հիմքերը, որոնք անհրաժեշտ են ձեզ ձեր կարիերայի ճանապարհին դնելու համար՝ որպես մեքենայական ուսուցման ինժեներ կամ AI մասնագետ: Մաթեմատիկական գիտելիքների ամուր հիմքը կենսական նշանակություն ունի արհեստական ինտելեկտի (AI) համակարգերի զարգացման համար…
