Пока у вас под рукой эти 8 бесплатных ресурсов…
👉🏽 Машинное обучение (и ИИ в целом) - это область, в которой много математики. Он сильно зависит от концепций линейной алгебры, вероятности, исчисления и статистики, которые иногда могут быть трудными для некоторых разработчиков. Изучение этих концепций и развитие интуитивно понятных для них вещей поможет нам понять, как работают многие алгоритмы и методы машинного обучения.
👉🏽 Насколько глубоко вы изучаете эти концепции, во многом зависит от вашего интереса. Исследователи должны знать эти концепции в полной мере, тогда как для разработчиков могут существовать некоторые базовые требования.
👉🏽 Мы подготовили этот список из 8 ресурсов, чтобы изучать математику для машинного обучения бесплатно. Эти бесплатные ресурсы очень полезны, чтобы заявить о себе. Если вы думаете, что можете продолжить, есть также ряд платных курсов.
Это будет небольшой рассказ, так что прочитайте его до конца!
✏️ Канал 3Blue1Brown на YouTube - Грант Сандерсон
Это может быть один из лучших каналов YT для изучения основ линейной алгебры и теории вероятностей. Интуитивно понятные примеры с визуализацией - ключевые аспекты потрясающих видеороликов Гранта Сандерсона.
🎹 Канал Stat Quest на YouTube - Джош Стармер
StatQuest от Джоша Стармера - один из моих любимых каналов YT для изучения математики машинного обучения. Кроме того, если вы любите музыку, эти видео как раз для вас! Джош Стармер объясняет каждую концепцию конкретным примером и красивыми визуализациями. Вы не должны оставлять это!
🧔🏽 Академия Хана
KhanAcademy была основана в 2006 году Салман Хан.
KhanAcademy - это платформа, обеспечивающая бесплатное качественное обучение от детских садов до линейной алгебры, теории вероятностей и исчисления. Их видео хорошо структурированы и включают упражнения для проверки ваших навыков. Их курсы не ориентированы на машинное обучение, но это хорошее начало, если вы знакомы с математикой в средней школе.
🎓 MIT OpenCourseWare - Лекции Гилбера т Страна g
MIT OpenCourseWare действительно был кладезем лекций профессоров Массачусетского технологического института (США). Лекции по линейной алгебре Гилберта Стрэнга - отличный ресурс для интуитивного изучения линейной алгебры. Гилберт Стрэнг преподает в Массачусетском технологическом институте более 60 лет и опубликовал несколько учебников по линейной алгебре.
📚 «Математика для машинного обучения» - книга Марка Питера Дайзенрота, А. Альдо Фейсала и Ченг Сун Онга
Книга доступна в формате PDF бесплатно.
« Математика для машинного обучения » - замечательный способ начать изучение математики, относящейся к машинному обучению. Он проведет вас по всем темам шаг за шагом с примерами иллюстраций. Первая часть охватывает основные темы математики теоретически, а вторая часть охватывает больше специфической для машинного обучения математики.
👨🏽🎓 Лекции Джеффри Часнова - канал на YouTube
Джеффри Часнов - профессор математики Гонконгского университета науки и технологий. Его канал YT также включает видеоролики о численных методах, дифференциальных уравнениях и матричной алгебре. Он объясняет концепции, начиная с примера, чтобы они были ясны и лаконичны в сознании учащегося.
👨🏽🏫 MathTheBeautiful - канал на YouTube
MathTheBeautiful охватывает ряд тем, охватывающих почти всю математику, как и Khan Academy. Концепции прекрасно объясняются с помощью интуиции, чтобы иметь конкретные идеи по этим концепциям.
🎓 Канал Бена Ламберта на YouTube
Канал Бена Ламберта на YouTube посвящен продвинутым темам в области теории вероятностей и статистики. Он также читает ряд лекций по эконометрике.
Больше от автора
Конец!
Знаете ли вы какие-то другие ресурсы, которые можно разместить здесь (и они также бесплатны)? Дайте мне знать по адресу [email protected] или в разделе комментариев.
Надеюсь, вам понравился этот рассказ! Спасибо и хорошего дня впереди!
