Математика для машинного обучения и нейронных сетей при школьной базе знаний?

Question

[Olegok]

Приветствую!
Я занимаюсь PHP разработкой и учусь на IT факультете на первом семестре за рубежом. Недавно я решил начать изучать машинного обучения и нейронных сетей как хобби. Я начал смотреть курсы ШАДа (и некоторые другие) и понял что я ничего не понимаю в математике, которую там тебе дают. Малый ШАД я понимаю нормально, но этого не достаточно.
Проблема в том, что в универсететах за рубежом не дают достаточный объем знаний по математике как в Российских вузах и я сомневаюсь что они дадут что то больше чем школьная российская база математики.

Если какие либо книги/курсы по математике, которая была бы полезна для машинного обучения и особенно для нейронных сетей, для людей, которые закончили 11 классов и имеют хорошую базу школьной математики (на уровне ЕГЭ). Язык курсов/книг русский или английский. Еще если вы знаете какие либо курсы по машинному обучению и нейронным сетям для "чайников" и которые не просто дают кучу теории, но и показывают это на практике (программирование на питоне или каком либо другом языке), дайте мне знать!
Я уже искал ответы на тостере и в гугле, но в основном книги/курсы для полных нулей, либо для advanced уровня.
Спасибо!

Answer 1

[Владимир Олохтонов]

Программа:
https://download.cdn.yandex.net/shad/shad_program_...

В моём случае это выглядит примерно вот так:


PS: главное понимать, что познание - это процесс, если вам каких-то знаний не хватает, то их всегда можно наверстать, но это требует времени, и чем меньше вы знаете, тем больше времени требуется. Два года назад я знал математику на уровне 6 класса школы, сейчас учусь в ШАД на 2 курсе и читаю Deep Learning Book (хотя местами и приходится копаться в учебниках).

PPS: при погружении в какую-нибудь область, первая прочитанная книга становится оглавлением к этой области знаний и углубляться дальше ты будешь уже базируясь на ней, поэтому книги накапливаются, далеко не всегда они читаются от корки до корки.

Comments

[Дима Соколов]

Для машинного обучения требуется такой объем математики?

[bio]

Владимир Олохтонов поделитесь, как поднимали свой уровень математики?

[Владимир Олохтонов]

bio: Школьный уровень на очных курсах по 20 часов в неделю (это вместе с домашками), затем основы матана и линала в том же режиме. Дискретную математику (включая начала тервера) в основном по онлайн-курсам Райгородского и Дайняка на степике и курсере. Остальное по книгам.

[Владимир Олохтонов]

Дима Соколов: Важно уметь быстро разобраться в новом, чем больше вы знаете, тем проще вам даются новые знания из смежных областей.

[bio]

Владимир Олохтонов: поделитесь названиями книг :)

[Владимир Олохтонов]

bio:
У меня примерно такой путь был:

Линейная алгебра:
- Тыртышников, Матричный анализ и линейная алгебра
- Винберг, Курс алгебры
- Александров, Курс аналитической геометрии и линейной алгебры
Задачник: Проскуряков или Кострикин

Теория вероятностей:
- Гмурман, Теория вероятностей и математическая статистика
- Ширяев, Вероятность 1
Задачник: Гмурман, потом Ширяев

Математическая статистика:
- Гланц, Медико-биологическая статистика
- Лагутин, Наглядная математическая статистика

Математический анализ:
- Письменный, Конспект лекций по высшей математике
- Зорич, Математический анализ
Задачник: Демидович

Дискретная математика:
- Виленкин, Комбинаторика
- Оре, Теория графов
- Райгородский, Комбинаторика и теория вероятностей

[Дима Соколов]

Владимир Олохтонов: Можете посоветовать видео лекции по терверу? Что то похожее на lectoriy.mipt.ru , только там тервера нет.

[Владимир Олохтонов]

Дима Соколов: https://www.coursera.org/learn/probability-theory-...

[DmitriyKats]

Владимир Олохтонов, скажите, пожалуйста, а какие очные курсы вы проходили?

[Владимир Олохтонов]

DmitriyKats, школьную программу и матанализ поднимал в конторе Математушка, сейчас в ШАДе продолжаю учиться.

[jd2050]

Владимир Олохтонов, добрый день! Скажите, пож-та, а во сколько лет начали изучить математику? Я сейчас работаю в энтерпрайзе, и посматриваю в сторону анализа данных и МО. Уровень математики - примерно такой же как у Вас в начале пути)) Летом исполнится 28, думаю - не поздно ли начинать:) Заранее спасибо за ответ.

[Владимир Олохтонов]

jd2050, в 24 кажется. Учиться никогда не поздно :)

[Иван Мельников]

Пересечение моих книг и ваших очень даже не пусто =)
А именно: мой любимый Зорич, 2 тома Ширяева, Комбинаторика Виленкина (решил из него ВСЕ задачи), и Александров ("кирпич"). Вот только что-то Демидовича не вижу...

[Владимир Олохтонов]

Иван Мельников, указан в качестве задачника по матану :)

Я, к сожалению, не могу похвастаться тем, что прорешал полностью хотя бы один из этих фундаментальных трудов, но книги действительно хорошие :)

Answer 2

[oneinchman]

Рекомендую вводный курс в машинное обучение от Эндрю Ына на курсере: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ho...

Курс предполагает не очень глубокое знание математики от учащегося: для освоения не обязательно знать, что такое предел функции и производная или какие-то понятия из тв и мс. Все алгоритмы рассказываются на пальцах, дается простейшая интуиция на понимание. Единственное - программировать придется в матлабе или октаве, чтобы сдавать задания для оценивания.
С другой стороны, на той же курсере есть специализация от МФТИ/Яндекс, в ней даются все базовые знания по математике, которые понадобятся в ходе курса. Теория относительно неплохо подкрепляется примерами. Код писать надо на пайтоне. Основной минус курса - вы не будете реализовывать никакие алгоритмы, упор идет на применение готовых в библиотеке sklearn (в отличие от того же курса Эндрю Ына).

Отредактировано: забыл добавить, что есть неплохая книга по алгоритмам машинного обучения вообще - www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/. Introduction to statistical learning. Вроде бы считается хорошим выбором для введения в область.

Comments

[Денис Каракчиев]

Можно ссылку на ту специализацию, в которой и необходимая математика дается?

Answer 3

[Tsimur_S]

Почти вся математика для нейронных сетей и машинного обучения это ТВ/статистика, линейная алгебра и немного анализа (до частных производных примерно). Полагаю что mathprofi.ru закроет все потребности на начальном этапе - понимание курсов. Если же времени много или предпочитаете узнавать с книг то по тв/мс можно взять "бродский я с статистика вероятность комбинаторика", если по хардкору то двухтомник феллера. Эти книги весьма практичны.
По матанализу можно взять Фихтенгольца, писал он очень понятно, но очень уж объемно.
По линейной я не знаю что посоветовать, общепризнанные советские книги типа кострикина, манина(рекомендованные в списке вопросов ШАД) это просто вынос мозга. Тыртышников Матричный анализ и линейная алгебра говорят неплох. Как альтернатива - курс на степике посвященный ЛА.

Comments

[Владимир Олохтонов]

По линалу мне зашёл сет Тыртышников + Винберг (алгебра) + Александров (ангем).

Answer 4

[Roman K]

https://stepic.org/course/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80...

Comments

[Franz_Crawl]

Вы проходили этот курс? Действительно стоящая вещь ?

Answer 5

[Дима Петрук]

Могу ли поинтересоваться что за страна обучения и ВУЗ?

Comments

[Olegok]

Страна Новая Зеландия, вуз MIT, но не тот что в штатах. По сути английская система обучения имеет низкий уровень математики по сравнению с нашим, на первом курсе мы проходим задания за 6-7 класс и не все местные справляются =\