Книги по математике для машинного обучения?

Question

[Anton Anton]

Можете посоветовать книги по математике для машинного обучения, где все будет разжёвываться максимально понятно и не будет с самого начала оперирования множеством терминов, которые впоследствии придётся гуглить.

Comments

[AVKor]

для машинного обучения

... требуется изрядная математическая база, которую надо уже знать до начала изучения машинного обучения.

которые впоследствии придётся гуглить.

"Гуглением" математику не изучить.

Answer 1

[dmshar]

Судя по вопросу, начинать надо не с "математике для машинного обучения" а с математики для средней школы. Тогда и не придется "гуглить с самого начала".

Comments

[Anton Anton]

Благодарю за ценный совет!

[Anton Anton]

Хотя судить не берусь: в моем филологическом классе даже табличных производных не было. Не знаю, чем для вас является «математика для средней школы»

[dmshar]

Anton Anton, Значит, мой совет - тем более в тему. Нельзя реально понять, что такое машинное обучение, не изучив основы математики. Уравнения, системы уравнений, производные, интегралы, основы теорвера, комбинаторики. Мне кажется, сейчас это все изучают в школе. Иначе будет очень сложно даже "нагууглить" те понятия, которые начнутся в "серьёзной" математике, той, которая есть фундаментом ML.
Вот, что называется, просто из последних постов:
https://proglib.io/p/obuchenie-data-science-kakie-...
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/526972/
https://towardsdatascience.com/the-roadmap-of-math...
https://www.kdnuggets.com/2020/06/math-data-scienc...
Ну, и т.д.

Answer 2

[Сергей Соколов]

Тут куча книг на англ. языке, поищите по теме: https://librariestech.com/
Например, Hands-On Mathematics for Deep Learning – Packt 2020. Не смотрел, не скажу, соответствует ли вашему запросу.

Answer 3

[shurshur]

Смотрю предыдущий вопрос: Что учить для работы в сфере IoT?

Судя по всему, мы имеем обычный случай "найти себя" в какой-нибудь области. Но если по IoT нужны знания больше инженерно-технические, то в ML нужна настоящая теоретическая подготовка по математике. Если всё же очень хочется - начинать можно с любого вузовского учебника по линейной алгебре.

Comments

[Anton Anton]

Вы безусловно правы, просто есть мечты соединить эти 2 направления. IoT это же не только «железо». Соответственно я хочу взглянуть на то, с чем я возможно буду иметь дело, чтобы не судить о вещах с пустых слов.

[shurshur]

Anton Anton, эти вещи довольно-таки ортогональны. Мир IoT - это множество маленьких слабых устройств, для которых даже коммуникация является проблемой, а ML - это сложные ресурсоёмкие вычисления. Можно придумать задачи, в которых их можно скрестить (например, собирать информацию с группы датчиков информацию на сервер и там её анализировать), но в целом эти области останутся ортогональны.

При этом векторы и матрицы - одна из основ высшей математики. Именно поэтому я и посоветовал линейную алгебру. Скорее всего, в любой книге на тему машинного обучения будет предполагаться, что читатель не впадёт в ступор от слов "ранг матрицы", "собственное значение" или "метод Крамера".

Answer 4

[xmoonlight]

Тут хорошая статья про ML для начала обучения и общего понимания.

Answer 5

[Николай]

Стюарт Рассел, Питер Норвиг Искусственный интеллект. Современный подход