A inteligência artificial ganhou importância na última década, dependendo muito do desenvolvimento e integração da IA em nossas vidas diárias. O progresso que a IA já alcançou é espantoso com carros autônomos, diagnóstico médico e até apostas humanas em jogos de estratégia como Go e Chess.
O futuro da IA é extremamente promissor e não está longe de ter nossos próprios companheiros robóticos. Isso levou muitos desenvolvedores a começar a escrever códigos e a desenvolver programas de IA e ML. No entanto, aprender a escrever algoritmos para AI e ML não é fácil e requer extensa programação e conhecimento matemático.
A matemática desempenha um papel importante, pois cria as bases para a programação desses dois fluxos.
Há muitas razões pelas quais a matemática é importante para o aprendizado de máquina. Alguns deles estão abaixo:
Selecionando o algoritmo correto, que inclui considerações sobre precisão, tempo de treinamento, complexidade do modelo, número de parâmetros e número de recursos. Escolha de configurações de parâmetros e estratégias de validação. Identificando underfitting e overfitting, compreendendo a compensação de desvio e desvio. Estimando o intervalo de confiança e a incerteza corretos.
Que tipo de matemática é necessária para o aprendizado de máquina?
A matemática é absolutamente necessária para o estudo de aprendizado de máquina ou inteligência artificial. Qualquer compreensão mais profunda dos conceitos e algoritmos no ML requer algum conhecimento básico de matemática.
Três principais teorias matemáticas: Álgebra Linear, Cálculo Multivariado e Teoria da Probabilidade.
Álgebra Linear -
A notação de álgebra linear é usada no Machine Learning para descrever os parâmetros e a estrutura de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina. Isso faz da álgebra linear uma necessidade para entender como as redes neurais são montadas e como estão operando.
Abrange tópicos como:
Escalares, Vetores, Matrizes, Tensores Normas da Matriz Matrizes e Vetores Especiais Autovalores e Autovetores Cálculo Multivariado -
Isso é usado para complementar a parte de aprendizado do aprendizado de máquina. É o que é usado para aprender com exemplos, atualizar os parâmetros de diferentes modelos e melhorar o desempenho.
Abrange tópicos como:
Derivativos Integrais Gradientes Operadores Diferenciais Otimização Convexa Teoria das Probabilidades -
As teorias são usadas para fazer suposições sobre os dados subjacentes quando estamos projetando esses algoritmos de aprendizado profundo ou IA. É importante entendermos as principais distribuições de probabilidade,
Abrange tópicos como:
Elementos de probabilidade Variáveis aleatórias Distribuições Variação e expectativa Variáveis aleatórias especiais Como aprender matemática para aprendizado de máquina rapidamente?
A maneira iniciante de aprender matemática para a ciência de dados é aprender "fazendo merda". Mesmo assim, você desejará aprender ou revisar a teoria subjacente no início. Você não precisa ler um livro inteiro, mas desejará aprender primeiro os principais conceitos.
Como pré-requisitos simples, assumo a comodidade básica com o cálculo linear de álgebra / matriz (para que você não fique preso à notação) e à probabilidade introdutória.
Se você quiser aprender matemática para aprendizado de máquina profundamente, não há um número de cursos disponíveis on-line, como,
Álgebra Linear, Probabilidade e Estatística da Khan Academy, Cálculo Multivariável e Otimização.
Fundação matemática para aprendizado de máquina e IA no eduonix
Aprenda matemática do aprendizado de máquina por trás no udemy
Codificando a Matriz: Álgebra Linear através de Aplicações de Ciência da Computação por Philip Klein, Brown University.
Livro de Larry Wasserman - Todas as estatísticas: Um Curso Conciso em Inferência Estatística.
Lembre-se de que você aprende o melhor fazendo e, infelizmente, esses cursos não contêm tarefas e tarefas de casa suficientes
O que eu recomendo é: Fundação Matemática para Aprendizado de Máquina e IA - Este curso não é um currículo completo de matemática; não foi projetado para substituir o ensino de matemática da escola ou faculdade. Em vez disso, ele se concentra nos principais conceitos matemáticos que você encontrará nos estudos de aprendizado de máquina.
O que você aprenderá:
E muito mais……
No final deste curso, você não terá não apenas o conhecimento para criar seus próprios algoritmos, mas também a confiança para realmente começar a colocar seus algoritmos em uso em seus próximos projetos.
O curso também vem com projetos e testes para ajudar a solidificar seu conhecimento dos conceitos matemáticos.
Ele foi desenvolvido para preencher as lacunas dos alunos que perderam esses conceitos-chave como parte de sua educação formal ou que precisam refrescar suas memórias após um longo intervalo de tempo no estudo de matemática.
Penso que este curso é muito melhor do que investir 2 a 3 meses percorrendo o material no início e depois esquecendo metade do que você aprendeu quando o encontrou.
Tente entender os conceitos básicos mostrados e lembre-se sempre de se divertir!