Как освоить математику для ML?

Question

[K_A_S_H_E_Y]

Здравствуйте, коллеги!
Ныне являюсь фронтенд-разработчиком. Хочу двигаться в более сложные и наукоёмкие специализации: big data, ML. С математикой в школе были проблемы. Во многом из-за своей лени (70%), ну и из-за "специфических" учителей. Умел в отдельные разделы: тригонометрия, производная и первообразная, умел решать неравенства и квадратные/биквадратные уравнения, понял вектора, немного понял логарифмы и интегралы. То есть, в алгебре мог сделать что-то. Твёрдо вытягивал между 3 и 4, ближе к 4. Иногда бывали и 5. Вот с геометрией дела были крайне плохи, её вообще не понимал. Абсолютно. Ну и также есть одна проблема: я не умел решать задачи. Совсем. Не знал с чего начать и чем закончить. Это тоже хочу исправить. В общем, хочу подтянуть математику. Хочу совершенствовать абстрактно-логическое мышление.

В сети много книг. Но у меня вопрос такой: можете ли вы посоветовать какую-нибудь книгу для изучения математики прям с начала, чтобы начать с низов и освоить до достойного уровня? Да и вообще буду рад любым советам. Понимаю, я уже не молодой. Мне 26 лет. Зачем мне это? Хочу стать достойным специалистом и заниматься более творческим и более, если так можно выразиться, серьёзным программированием. Корпоративная разработка - это занятие не то, с которым хотел бы связать свою жизнь. Хочется нечто большего. Желание есть, время есть, силы есть.

Всем спасибо за ответы и советы! Желаю всем профессионального развития и совершенствования!

Comments

[kamenyuga]

Я бы предложил погуглить что-то вроде "math basics for machine learning". На английском языке доступно очень много именно обзорных материалов о том, какая для ml нужна математика. Можно почитать, можно пройти бесплатные курсы на coursera, например. Причем сама математика там будет сразу прикладная. А потом самому практиковаться/запоминать, конечно, придется много. На русском тоже можно найти, но материалов сильно меньше.

Answer 1

[Сергей]

Comments

[shurshur]

Выглядит как типичный план эвакуации...

Answer 2

[Griboks]

from sklearn import kmeans
Поздравляю, вы освоили ML.

Ну, если серьёзно, то внутри "искусственного интеллекта" находится алгебра 6 класса, которую замаскировали сложным формулами.

Подойдет любая книга по принципу работы ml. Если кратко, то мы просто пытаемся угадать будущее и для этого многократно усложняем школьную формулу в надежде, что количество перейдет в качество.

Answer 3

[dmshar]

Т.е. я вас правильно понял, вопрос поставлен так: "посоветовать какую-нибудь книгу для изучения математики прям с начала, чтобы начать с низов и освоить до достойного уровня". При условии, что вы считаете себя "фронтенд-разработчиком". Чудесно. А что вам мешает набрать в Гуугле "математика для программистов" и получить ссылки на кучу достаточно хороших книг? Или даже еще лучше - ссылку на этот же форум, где этот-же вопрос задавался уже множество раз. Ну например:
https://qna.habr.com/q/161573
(в скобках замечу, что те, кто имеет действительный опыт области МL врят-ли читали "базовые книги" по математике после школы, а соответственно их советы будут скорее теоретические, чем практические. А к советам тех, кто такие книги читал - я бы не прислушался совсем по другой причине).

Впрочем, я бы начал с вопроса, а какая-же математика в действительно нужна для работы в ML, и уже после этого начинал читать любой учебник по элементарной математике:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathe...
https://proglib.io/p/obuchenie-data-science-kakie-...
https://habr.com/ru/articles/708752/ (тут даже с разбивкой по времени обучения и по темам, на которые стоит обратить внимание и ссылками на соответствующую "нормальную" литературу).
https://towardsdatascience.com/the-roadmap-of-math...
А потом бы взял ЛЮБУЮ книгу и читал, обращая внимание на советы, которые извлек из ссылок выше.

Если вы на полном серьезе верите, что можно найти одну какую-нибудь книгу, которая вот прям "прям с начала, чтобы начать с низов и освоить до достойного уровня" - то это примерно как спросить "а какую одну книгу можно прочитать, что бы изучить программирование ( ладно, пусть дажене все программирование, а только простейший фронт-енд ) от самых низов до достойного уровня"? Остается только удивиться, неужели вы действительно в это сами верите? Тем более, что "Желание есть, время есть, силы есть." - значит есть шанс вкатиться и в МL, но разумеется, не с одной книги. Кстати, многое зависит также от вашей профессии, т.е. какое образование вы получали после школы, о своих успехах в которой вы так подробно написали. Потому как прежде чем отправиться в путь, надо понять, что специалисты по машинному обучению без высшего образования ни сегодня, ни в обозримом будущем вряд-ли кому будут нужны, и что базовое образование в этой отрасли играет намного большую роль, чем в том-же программировании. Но это так дружеский совет, что-бы уберечь вас от ошибок и потери времени.