Вы начинающий специалист по данным и задаетесь вопросом, как все устроено в мире науки о данных и машинного обучения? Тогда эта статья может быть вам полезна! Здесь мы обсуждаем важность изучения математики для достижения успеха в области машинного обучения. Да, вы правильно прочитали! Независимо от ваших отношений любви или ненависти к предмету, основные концепции математики и статистики имеют решающее значение для принятия стратегических решений при разработке моделей машинного обучения.
Итак, если вы уже выбрали этот карьерный путь, вам нужно начать освежать свои математические навыки и научиться их применять, поскольку это одно из обязательных условий для машинного обучения.
Какая связь между математикой и машинным обучением?
Машинное обучение основано на математике. Это помогает в разработке алгоритма, который может учиться на данных и впоследствии делать точные прогнозы. Прогноз может быть таким же простым, как отделение одного фактора от другого в заданном наборе, или даже таким сложным, как рекомендация продуктов клиентам на основе прошлых покупок. Поэтому важно правильно понимать математические концепции, лежащие в основе любого центрального алгоритма машинного обучения. Это поможет вам выбрать правильные алгоритмы для проекта разработка программного обеспечения на заказ в области науки о данных и машинного обучения.
Какие математические концепции реализованы в науке о данных и машинном обучении?
Машинное обучение в основном включает в себя 4 основных понятия: статистику, линейную алгебру, исчисление и вероятность. Статистика играет решающую роль в каждой модели машинного обучения, а линейная алгебра полезна при работе с огромным набором данных. С другой стороны, исчисление помогает нам изучать и оптимизировать модель, а вероятность облегчает прогнозирование того, какие события произойдут.
Давайте узнаем об этих понятиях подробно:
· Линейная алгебра — такие темы, как анализ основных компонентов (PCA), разложение по сингулярным числам (SVD), собственное разложение матрицы, LU-разложение, QR-разложение/факторизация, симметричные матрицы, ортогонализация и ортонормализация, матричные операции, проекции, собственные значения и собственные векторы, Векторные пространства и нормы необходимы для понимания методов оптимизации, используемых для машинного обучения.
· Статистика и теория вероятности. Некоторые из фундаментальных статистических теорий и теорий вероятностей, необходимых для машинного обучения, включают комбинаторику, правила вероятности и аксиомы, теорему Байеса, случайные величины, дисперсию и ожидание, условное и совместное распределения, стандартные распределения (бернуллиевское, биномиальное, полиномиальное , равномерная и гауссовская), функции генерации моментов, оценка максимального правдоподобия (MLE), априорная и апостериорная оценка, максимальная апостериорная оценка (MAP) и методы выборки.
· Многомерное исчисление — некоторые из необходимых тем включают дифференциальное и интегральное исчисление, частные производные, векторно-значные функции, направленный градиент, гессиан, якобиан, лапласиан и лагранжево распределение.
· Другие — алгоритмы и сложные оптимизации необходимы для понимания вычислительной эффективности и масштабируемости алгоритмов машинного обучения, а также для использования разреженности в наборах данных. Требуется знание структур данных (бинарных деревьев, хэширования, кучи, стека и т. д.), динамического программирования, рандомизированных и сублинейных алгоритмов, графиков, градиентных/стохастических спусков и методов первичного-двойственного.
Как изучение математики поможет в машинном обучении?
Вот несколько причин, по которым изучение математики поможет вам в разработке проектов по машинному обучению и науке о данных:
· Выбор лучшего алгоритма означает, что вам необходимо учитывать время обучения, точность, сложность модели, количество функций и количество параметров.
· Выбор методов проверки и значений параметров.
· Изучение компромисса между смещением и дисперсией позволит вам определить проблемы недообучения и переобучения, возникающие при выполнении программы машинного обучения.
· Определение правильного доверительного интервала и неопределенности.
Последние мысли
Для людей, интересующихся машинным обучением, математика является важным аспектом, на котором следует сосредоточиться. И поэтому важно построить прочную основу в математике. На самом деле, каждая второстепенная и основная концепция, которую вы изучаете или применяете в машинном обучении, и каждый реализуемый вами алгоритм каким-то образом связаны с математикой.
Если вы хотите ознакомиться с концепциями математики, лучший способ — взять алгоритм машинного обучения, найти вариант использования, понять и решить стоящую за ним математику. Это понимание совпадения необходимо для того, чтобы придумывать решения машинного обучения для реальных проблем в проектах разработки ИИ. Кроме того, конкретное понимание концепций соответствия также поможет нам улучшить наши навыки решения проблем.
