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

• Алгебра. 3 Фундаментальный раздел, который формирует основу для большинства математических операций и вычислений в машинном обучении. 3 Важно уметь решать линейные и нелинейные уравнения, так как они часто возникают при обучении моделей. 3
• Математический анализ. 35 Дифференциальное и интегральное исчисление функций одной переменной помогает понимать поведение функций и их изменения. 3 В машинном обучении эти понятия часто встречаются в задачах, связанных с настройкой гиперпараметров модели и минимизацией ошибок. 3
• Линейная алгебра. 34 Важнейший инструмент для работы с многомерными данными и построения сложных моделей. 3 Лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения, особенно тех, что работают с большими объёмами данных. 3
• Теория вероятностей и статистика. 34 Играют ключевую роль в понимании того, как работают модели машинного обучения и как интерпретировать их результаты. 3
• Основы многомерного анализа. 3 Интегральное и дифференциальное исчисление для функций с несколькими переменными. 3 Знание многомерного анализа важно для работы со сложными моделями машинного обучения, где требуется оптимизация в многомерных пространствах. 3