Какие области математики нужно знать, чтобы изучать машинное обучение и искусственный интеллект?

Некоторые области математики, которые нужно знать для изучения машинного обучения и искусственного интеллекта:

• Алгебра. proglib.io Фундаментальный раздел, который формирует основу для большинства математических операций и вычислений в машинном обучении. proglib.io Важно уметь решать линейные и нелинейные уравнения, так как они часто возникают при обучении моделей. proglib.io
• Математический анализ. proglib.io pasv.us Дифференциальное и интегральное исчисление функций одной переменной помогает понимать поведение функций и их изменения. proglib.io В машинном обучении эти понятия часто встречаются в задачах, связанных с настройкой гиперпараметров модели и минимизацией ошибок. proglib.io
• Линейная алгебра. proglib.io yandex.ru Важнейший инструмент для работы с многомерными данными и построения сложных моделей. proglib.io Лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения, особенно тех, что работают с большими объёмами данных. proglib.io
• Теория вероятностей и статистика. proglib.io yandex.ru Играют ключевую роль в понимании того, как работают модели машинного обучения и как интерпретировать их результаты. proglib.io
• Основы многомерного анализа. proglib.io Интегральное и дифференциальное исчисление для функций с несколькими переменными. proglib.io Знание многомерного анализа важно для работы со сложными моделями машинного обучения, где требуется оптимизация в многомерных пространствах. proglib.io