L'intelligenza artificiale ha acquisito importanza nell'ultimo decennio, molto a seconda dello sviluppo e dell'integrazione dell'IA nella nostra vita quotidiana. I progressi che l'IA ha già fatto sono sorprendenti con le auto a guida autonoma, la diagnosi medica e persino le scommesse sugli umani in giochi di strategia come Go e Chess.
Il futuro dell'IA è estremamente promettente e non è lontano da quando abbiamo i nostri compagni robot. Ciò ha spinto molti sviluppatori a iniziare a scrivere codici e iniziare a sviluppare programmi AI e ML. Tuttavia, imparare a scrivere algoritmi per AI e ML non è facile e richiede una vasta programmazione e conoscenze matematiche.
La matematica gioca un ruolo importante in quanto crea le basi per la programmazione di questi due flussi.
Ci sono molte ragioni per cui la matematica è importante per l'apprendimento automatico. Alcuni di questi sono di seguito:
Selezione dell'algoritmo giusto che include considerazioni sull'accuratezza, il tempo di addestramento, la complessità del modello, il numero di parametri e il numero di funzioni. Scelta delle impostazioni dei parametri e strategie di validazione. Identificazione di underfitting e overfitting comprendendo il compromesso Bias-Variance. Stima del giusto intervallo di confidenza e incertezza.
Che tipo di matematica è richiesta per l'apprendimento automatico?
La matematica è assolutamente necessaria per lo studio dell'apprendimento automatico o dell'intelligenza artificiale. Qualsiasi comprensione più profonda dei concetti e degli algoritmi in ML richiede alcune conoscenze matematiche di base.
Tre principali teorie matematiche: algebra lineare, calcolo multivariato e teoria della probabilità.
Algebra lineare -
La notazione algebrica lineare viene utilizzata in Machine Learning per descrivere i parametri e la struttura dei diversi algoritmi di machine learning. Questo rende l'algebra lineare una necessità per capire come vengono messe insieme le reti neurali e come funzionano.
Copre argomenti come:
Scalari, vettori, matrici, tensori Matrici e matrici speciali Matrici e vettori Autovalori ed autovettori Calcolo multivariato -
Questo è usato per integrare la parte di apprendimento dell'apprendimento automatico. È ciò che viene utilizzato per imparare dagli esempi, aggiornare i parametri di diversi modelli e migliorare le prestazioni.
Copre argomenti come:
Derivati Integrali Gradienti Operatori differenziali Ottimizzazione convessa Teoria della probabilità -
Le teorie sono utilizzate per fare ipotesi sui dati sottostanti quando stiamo progettando questi algoritmi di apprendimento profondo o AI. Per noi è importante comprendere le principali distribuzioni di probabilità,
Copre argomenti come:
Elementi di probabilità Variabili casuali Distribuzioni Varianza e aspettativa Variabili casuali speciali Come apprendere rapidamente la matematica per l'apprendimento automatico?
Il modo autonomo di apprendere la matematica per la scienza dei dati è quello di apprendere "facendo merda". Anche così, vorrai imparare o rivedere la teoria di base in anticipo. Non è necessario leggere un intero libro di testo, ma prima vorrai imparare i concetti chiave.
Come prerequisiti morbidi, presumo la comodità di base con il calcolo lineare algebra / matrice (quindi non ti blocchi sulla notazione) e la probabilità introduttiva.
Se vuoi imparare a fondo la matematica per l'apprendimento automatico, allora ci sono n numero di corsi disponibili online, come,
Algebra lineare, probabilità e statistiche della Khan Academy, calcolo multivariabile e ottimizzazione.
Base matematica per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale su eduonix
Impara la matematica dell'apprendimento automatico Dietro su udemy
Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications di Philip Klein, Brown University.
Il libro di Larry Wasserman - Tutte le statistiche: un corso conciso sull'inferenza statistica.
Ricorda che impari il meglio facendo e purtroppo questi corsi non contengono compiti e compiti sufficienti
Quello che raccomando è: Mathematical Foundation For Machine Learning e AI - Questo corso non è un curriculum completo di matematica; non è progettato per sostituire l'educazione matematica scolastica o universitaria. Invece, si concentra sui concetti matematici chiave che incontrerai negli studi sull'apprendimento automatico.
Cosa imparerai:
E altro ancora……
Alla fine di questo corso, non avrai solo le conoscenze per costruire i tuoi algoritmi, ma anche la sicurezza di iniziare effettivamente a utilizzare i tuoi algoritmi nei tuoi prossimi progetti.
Il corso comprende anche progetti e quiz per aiutare a consolidare la tua conoscenza dei concetti matematici.
È progettato per colmare le lacune per gli studenti che hanno perso questi concetti chiave come parte della loro istruzione formale o che hanno bisogno di rinfrescare i loro ricordi dopo una lunga pausa dallo studio di matematica.
Penso che questo corso sia molto meglio che investire dai 2 ai 3 mesi scorrendo il materiale all'inizio e poi dimenticando la metà di ciò che hai imparato quando lo incontri.
Cerca di capire i concetti di base mostrati e ricorda sempre di divertirti!