Аксентов В.А.
ОСНОВЫ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ОТ ОСНОВ К ПРИМЕНЕНИЮ *
Аннотация:
статья обращает внимание на важность математических основ в области машинного обучения для студентов, которые стремятся войти в этот мир. Рекомендуется изучение ключевых концепций. В статье также указываются ресурсы, для онлайн обучения и книги, которые помогут студентам углубить свои знания и подготовиться к успешной карьере в машинном обучении
Ключевые слова:
обучение, онлайн-курс, машинное обучение, ИТ, платформа, математика, основы
УДК 004
Аксентов В.А.
студент 4 курса САФУ
Северный (Арктический) федеральный университет
(Россия, г. Архангельск)
ОСНОВЫ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ МАШИННОГО
ОБУЧЕНИЯ: ОТ ОСНОВ К ПРИМЕНЕНИЮ
Аннотация: статья обращает внимание на важность математических основ в области машинного обучения для студентов, которые стремятся войти в этот мир. Рекомендуется изучение ключевых концепций. В статье также указываются ресурсы, для онлайн обучения и книги, которые помогут студентам углубить свои знания и подготовиться к успешной карьере в машинном обучении.
Ключевые слова: обучение, онлайн-курс, машинное обучение, ИТ, платформа, математика, основы.
Машинное обучение становится всё более важной и востребованной областью в современном мире, находя свое применение в различных сферах, от бизнеса до науки. Для студентов, желающих войти в этот захватывающий мир, понимание математических основ является ключевым фактором. Поэтому далее будет рассказано, какую математику следует изучить и какие ресурсы помогут вам научиться работать с машинным обучением.
Основы линейной алгебры. Линейная алгебра — это фундаментальный инструмент в машинном обучении. Понимание понятий векторов, матриц и операций над ними необходимо для работы с данными и параметрами моделей. Студенту следовало бы изучить следующие темы: Векторы и их операции, матрицы, умножение матриц, системы линейных уравнений.
Калькулюс и оптимизация. Понимание основ калькулюса (дифференцирования и интегрирования) важно для оптимизации моделей, вычисления градиентов и обновления параметров. Рекомендуется изучить: Производные и градиент, методы оптимизации (градиентный спуск и его вариации), теория вероятностей и статистика
Многие алгоритмы машинного обучения основаны на статистических методах. Освоение основ теории вероятностей и статистики позволит анализировать данные и оценивать модели. Из статистики рекомендуется изучить следующее: Вероятность, случайные величины, оценки и интервалы доверия, байесовская статистика.
Линейная регрессия и методы классификации. Изучение линейной регрессии и методов классификации поможет вам понять, как работают базовые алгоритмы машинного обучения. Рекомендуется изучить: Линейная регрессия, логистическая регрессия, метод k-ближайших соседей.
Для погружения в эту область рекомендуется присмотреться к нелокализованным онлайн-курсам или к курсам на иностранных платформах для онлайн обучения, которые зачастую могут вбирать в себя много полезной и доступной для понимания информации. Например, онлайн-курс "Machine Learning" от Stanford University на платформе Coursera [1]. Курсы и материалы на Khan Academy: Linear Algebra [2], Calculus 1 [3]; edX: "Essential Mathematics for Artificial Intelligence" от Microsoft. А книга «Pattern Recognition and Machine Learning» by Christopher Bishop содержит материал по теории вероятностей и статистике в контексте машинного обучения
В заключение понимание математических основ является неотъемлемой частью успешной карьеры в машинном обучении. Освоив основы линейной алгебры, калькулюса, теории вероятностей и статистики, можно будет переходить к изучению более сложных алгоритмов и методов машинного обучения. Помимо представленных материалов существует множество онлайн-курсов и книг, чтобы углубить свои знания и начать успешную карьеру в этой захватывающей области.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №8 (65) том 3
Ссылка для цитирования:
Аксентов В.А. ОСНОВЫ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ОТ ОСНОВ К ПРИМЕНЕНИЮ // Вестник науки №8 (65) том 3. С. 83 - 85. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9776 (дата обращения: 09.09.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+