Masjineleer word aangedryf deur vier kritieke konsepte en is Statistiek, Lineêre Algebra, Waarskynlikheid en Calculus. Terwyl statistiese konsepte die kerndeel van elke model is, help berekening ons om 'n model te leer en te optimaliseer.
Is wiskunde belangrik vir masjienleer?
Masjineleer is gebou op wiskundige voorvereistes. Wiskunde is belangrik vir die oplossing van die Data Science-projek, Deep Learning-gebruiksgevalle. Wiskunde definieer die onderliggende konsep agter die algoritmes en vertel watter een beter is en hoekom.
Het jy gevorderde wiskunde nodig vir masjienleer?
As jy by masjienleerteorie wil ingaan, gaan jy redelik gevorderde wiskunde nodig hê (soos PCA en calculus).
Watter wiskunde het jy nodig vir KI?
'n Gewilde aanbeveling vir die aanleer van wiskunde vir KI is iets soos hierdie: Leer lineêre algebra, waarskynlikheid, meerveranderlike berekening, optimering en min ander onderwerpe. En dan is daar 'n lys van kursusse en lesings wat gevolg kan word om dieselfde te bereik.
Moet ek wiskunde leer vir kunsmatige intelligensie?
Wiskunde vir datawetenskap: noodsaaklike wiskunde vir masjienleer en KI. Leer die wiskundige grondslae wat nodig is om jou op jou loopbaan as 'n masjienleer-ingenieur of KI-professioneel te plaas. 'n Soliede grondslag in wiskundige kennis is noodsaaklik vir die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie (KI) stelsels …
