Некоторые разделы математики, которые важны для машинного обучения:

• Линейная алгебра. 23 Помогает работать с матрицами и векторами, которые лежат в основе многих алгоритмов машинного обучения. 1
• Теория вероятностей и статистика. 13 Теория вероятностей необходима для предсказаний и работы с неопределённостью, что актуально для построения моделей в машинном обучении. 1 Статистика помогает анализировать данные, оценивать гипотезы и принимать решения на основе данных. 1
• Математический анализ. 13 Используется для решения задач оптимизации и нахождения экстремумов функций, что необходимо в обучении моделей машинного обучения. 1
• Дискретная математика. 1 Охватывает такие темы, как логика, множества, графы и комбинаторика. 1 Эти знания важны для построения эффективных алгоритмов, работы с деревьями и графами, а также для разработки сложных систем и программ, которые требуют высокой оптимизации. 1