Нужна ли математика ml специалисту?

Question

[SetnadNomde]

Всем привет . Очень заинтересовался изучением ML , AI, нейросетей и всего , что с этим связано.
Стоит ли изучать математические дисциплины необходимые в этой области(Линейную алгебру , теорию вероятности , математический анализ) ?
Или сосредоточить все внимание на изучение Python и всех необходимых библиотек ?
В чем больше профита для построения нормального ИИ?
P.S. Предполагается , что имеется около 6-7 свободных часов в день .

Answer 1

[Армянское Радио]

Мне уже надоело репостить миллионы раз эту картинку:

Главный вопрос - вы хотите получить работу ML-ученого или вы хотите стать хорошим специалистом?

Математика и языки программирования - это только лишь инструменты. Чем компетентнее специалист - тем больше в его арсенале инструментов.

Comments

[SetnadNomde]

Все зависит от того , что вы подразумеваете под этими понятиями .
До вашего ответа я считал любого дефолтного ML специалиста своего рода ученым.

[stictt]

Годный мемасик, только я не согласен с порядком следования.

[Армянское Радио]

stictt, Хотите переставить ООП со структурами данных?

[stictt]

Армянское Радио, Что такое ООП ? это нечто такое что вытекает из структуры данных и алгоритмов в принципе, это некие вещи, которые решают какую то проблему лучше, как расположить данные, или обработать их.
Да ООП это что то не про реализацию конкретной задачи, а про абстрактный принцип. Так что это просто мое мнение

[longclaps]

это нечто такое
это некие вещи
абстрактный принцип
просто мое мнение

stictt, не скромничай - всё четко сформулировал.

Answer 2

[d'Ivan]

По-моему, без твердого знания математики не будет четкого представления о способах решения задач и так не станешь хорошим специалистом в BI, ML. Тупое копирование кода не означает что ты специалист.

Answer 3

[Сергей Горностаев]

Comments

[Андрей]

но 300к сек у него=)

[Сергей Горностаев]

Андрей,
- Доктор, вот уже пять лет, как я не сплю с женой.
- А сколько вам лет?
- 65.
- Это возраст, батенька, возраст.
- А вот соседу 75, он говорит, что ежедневно...
- Ну, и вы говорите.

Answer 4

[Web Dentist]

Для ML в первую очередь нужно учить математику.

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

Answer 5

[Иван Мельников]

Хорошему ml-специалисту необходимо знать на отлично школьную (точнее, физ-мат-лицеевскую) программу по математике и информатике. Ну, и очень желательно программу первых двух курсов стандартного матфака хотя бы на четверочку. Для ML нужна конкретная математика: теория множеств, мат. логика, системы счислений, основы теории чисел, комбинаторика, графы, теор. вероятностей, мат. статистика, матан (в R^n), линейная алгебра, аналитическая геометрия, вариационное исчисление. Достаточно знать конкретные вещи.

Answer 6

[xmoonlight]

В чем больше профита для построения нормального ИИ?

Обращаю внимание на слово: НОРМАЛЬНОГО!
В понимании его работы: так, чтобы без ПК, и только с помощью карандаша и бумаги, Вы могли создать нужный ИИ.
И, да: это очень просто, если есть понимание того, что делаете!
И никакие либы и питоны - не нужны!
Они - только вносят сложность в процесс разработки ИИ (но упрощают перенос ГОТОВОЙ! логики с бумаги на ПК, и опять же: только, если есть понимание!).

Answer 7

[GavriKos]

Открываем ВИКИПЕДИЮ. Читаем: Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.

Как без математики знать вот то все что в средствах описано - я честно говоря не понимаю. Как минимум там даже есть слово МАТЕМАТИЧЕСКИЕ.

Даже долбанные ИНС - это МАТЕМАТИЧЕСКАЯ модель.