Достаточно ли знаний МатАна и линейной алгебры для карьеры в области машинного обучения?

Язык программирования пока за рамками вопроса, он точно есть в повестке дня, а вопрос именно о математике.

На данный момент я достаточно уверенно себя чувствую когда речь заходит об интеграле, (частных) производных, матрицах, системах линейных алгебраических уравнений, векторах и операциях над ними.
Также знаком с основами машинного обучения, в частности это свойства (фичи, параметры) объектов, веса, задачи маш. обуч. (напр. задача классификации), некоторые совсем простые алгоритмы.
Знаю некоторые численные методы: числ. интегрирование, дифференцирование, поиск экстремума многомерной функции. И знаю азы дискретной математики и связанных с ней теории графов, множеств, булеву алгебру.
Сейчас учу теорию вероятностей и мат. статистику.

Однако углубляясь в тему машинного обучения я периодически натыкаюсь на более сложные и специализированные темы, которые видно в формулах на презентациях или в туториалах, но не совсем понятно как они к этому (машинному обучению) относятся. Например такие понятия как "норма" вектора или матрицы, функционал, матрицы Гессе и Якоби, положительно определённые матрицы и где-то даже был намёк на двойной интеграл.

Всё это конечно интересно, но это можно ещё добрых пару лет потратить на различного рода n-мерную топологию, функциональный анализ и дифференциальные уравнения, а неизвестно - пригодится ли. Не то чтобы тороплюсь, но не хотелось бы проходить за зря темы, которые бы были актуальны в основном только физикам и/или чистым математикам.

Становится не совсем понятно хватает ли моих знаний, которые я перечислил, для работы в сфере машинного обучения чисто с математической точки зрения, если даже в попытках что-то почитать на эту тему приводят к таким проблемам? Может это я просто не для своего уровня читаю материал?
Если что-то из названного мне действительно стоит знать - порекомендуйте книжку.
  • Вопрос задан
  • 894 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 3
BojackHorseman
@BojackHorseman Куратор тега IT-образование
...в творческом отпуске...
нет
Ответ написан
Комментировать
@ehevnlem
Программирую с 1975, в интернете с 1993.
никакой особой математики не надо. нейронная сеть это система достаточно простых нелинейных уравнений с очень большим количеством параметров (уже миллиарды!). Эту систему можно решить только численно, подбирая параметры с помощью многомерной оптимизации, этот процесс называется обучением. Для ускорения используют метод жадного обучения. В остальном это исскуство и мистика
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы