คณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

แมชชีนเลิร์นนิงขับเคลื่อนโดยแนวคิดที่สำคัญสี่ประการและคือ สถิติ พีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็น และแคลคูลัส แม้ว่าแนวคิดทางสถิติเป็นส่วนสำคัญของโมเดลทุกรุ่น แคลคูลัสช่วยให้เราเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล

คณิตศาสตร์สำคัญสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่

การเรียนรู้ของเครื่องคือ สร้างจากข้อกำหนดเบื้องต้นทางคณิตศาสตร์ คณิตศาสตร์มีความสำคัญต่อการแก้ไขโครงงาน Data Science และ Deep Learning คณิตศาสตร์กำหนดแนวคิดเบื้องหลังอัลกอริทึมและบอกว่าอันไหนดีกว่าและทำไม

คุณต้องการคณิตศาสตร์ขั้นสูงสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่

หากคุณต้องการเข้าสู่ทฤษฎีแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง (เช่น PCA และแคลคูลัส)

คณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับ AI

คำแนะนำยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้คณิตศาสตร์สำหรับ AI มีรูปแบบดังนี้: เรียนรู้พีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็น แคลคูลัสหลายตัวแปร การเพิ่มประสิทธิภาพ และหัวข้ออื่นๆ อีกเล็กน้อย แล้วก็มีรายชื่อรายวิชาและการบรรยายที่สามารถทำตามได้

ฉันต้องเรียนคณิตศาสตร์เพื่อปัญญาประดิษฐ์ไหม

คณิตศาสตร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เรียนรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นในการนำคุณไปสู่เส้นทางอาชีพของคุณในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องหรือผู้เชี่ยวชาญด้าน AI รากฐานที่มั่นคงในความรู้ทางคณิตศาสตร์มีความสำคัญต่อการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) …