«Математика - это язык Вселенной. Так что чем больше уравнений вы знаете, тем больше вы можете общаться с космосом ». - Нил де Грасс Тайсон

Итак, вы хотите начать изучение глубокого обучения или уже изучаете его. Или, может быть, вы не уверены, стоит ли вам изучать это, потому что считаете, что не лучший в математике. Итак, вы ищите в Интернете информацию о том, нужна ли вам математика для глубокого обучения или машинного обучения. Что ж, я здесь, чтобы сказать вам, что вам абсолютно не нужна математика для глубокого обучения. Кроме того, предыдущее предложение было ложью.

Вам действительно нужна математика. Вопрос в том, какие части математики вам нужны?

Теперь, прежде чем вы начнете нервничать из-за всего этого, потому что какой-то парень в Интернете только что сказал вам, что вам нужна математика, расслабьтесь. Вам нужна математика, но не вся она. Также я расскажу вам секретный соус в конце этой статьи. Но сначала, какая математика вам действительно нужна?

  1. Линейная алгебра. Это одна из частей математики, с которой вам абсолютно необходимо ознакомиться. Даже если вы хотите быть только специалистом по глубокому обучению, а не исследователем, вам все равно нужна линейная алгебра. Почему? Потому что почти все ваши данные будут в виде многомерных матриц. И много волшебства, которое вы будете делать, используя свой код, потребует от вас понимания операций с такими матрицами. Это абсолютно то, чему вы должны научиться.
  2. Дифференциальное исчисление. В этом нет необходимости, если вы просто хотите создать интересные проекты в области глубокого обучения. Но если вы хотите пойти глубже и понять, как все работает, или вы хотите провести какое-то исследование, тогда вам понадобится этот инструмент в вашем наборе инструментов.
  3. Статистика. Поскольку вы будете иметь дело с большим количеством данных, и вам также потребуется манипулировать, понимать и визуализировать эти данные, вам понадобится статистика.
  4. Вероятность. Если вы перейдете к серьезным приложениям, вам также понадобится вероятность, потому что при любом виде глубокого обучения вы будете иметь дело с вероятностями. Серьезные приложения, такие как беспилотные автомобили, искусственный интеллект и т. Д., Потребуют от вас работы с вероятностными моделями. Но для легкого глубокого обучения вам не понадобится много этого.

Это почти все, что вам нужно для глубокого обучения математике. Если вы просто хотите поиграть с глубоким обучением и выполнить несколько легких проектов для развлечения, тогда у вас все будет хорошо, если вы немного познакомитесь с этими концепциями. Но если вы хотите перейти в режим полного исследования, вам нужно будет хорошо разбираться в этих вещах.

Кроме того, вам не нужно быть мастером математики, чтобы практиковать глубокое обучение. Вам просто нужно выучить линейную алгебру и статистику, а также познакомиться с некоторым дифференциальным исчислением и вероятностями.

А теперь, как я и обещал, секретный соус. Если вас пугает математика, и это ваша единственная причина не заниматься глубоким обучением или какой-либо другой областью, тогда этот секретный соус для вас. А секретный соус вот в чем:

Единственный способ изучать математику - это заниматься математикой - Пол Халмос

Где можно изучить математику? Вы можете использовать Khan Academy, Udacity и Fast.ai (для вычислительной линейной алгебры). Вы также можете использовать Книгу по глубокому обучению и пройти ее по блоку 1, чтобы изучить все предпосылки для глубокого обучения.

Вот небольшой видеоролик от Khan Academy, который мотивирует вас учиться.

Я надеюсь, что вы не испугаетесь математики или обучения и действительно попадете в сферу глубокого обучения. И я оставлю вам одну из моих любимых цитат.

Осмелюсь сказать, мы можем изменить мир - Билл Най

Спасибо за внимание. Есть вопросы, отзывы или критика? Пожалуйста, оставьте комментарий или напишите мне в twitter.