• Как хорошо изучить базовую математику?

    @id194695811
    Люди которые рекомендуют учить математику (уже в сознательном возрасте) по российским (да тоже не столь важно) школьным учебникам с 1 - 11 классы (не важно с какого по какой, тут ключевое "школьные учебники"), кажется не в себе. Школьные учебники начала 1950-х годов хоспадебожемой.

    Как верно сказали уже, впрок учить смысла нет. Цели у вас какие? А с английским как у вас?

    От себя рекомендую вот что:

    Андрей Андреев (у него по каждому классу отедельный канал, сами найдете)

    https://interneturok.ru/ - тут все понятно.

    https://mathprofi.ru/ -все сверху вниз

    https://www.khanacademy.org/ (не та переведенная частично на русский позоруха, а оригинальный KhanAcademy)

    На Udemy есть замечательный преподаватель Krista King. Сами выберете что вам нужно. От pre-calc то calculus 1 - 3.

    Ну и reddit, wolframalpha и math.stackexchange в качестве помощников.
    Ответ написан
  • Какие разделы математики нужны для машинного обучения?

    Скорее всего, осваивать машоб вы будете с каким-то (видео-)курсом. В описании курса обычно указывают, какие знания необходимо освежить, чтобы заниматься.

    Есть курсы с высокими требованиями к линейной алгебре, матану, мат. статистике. Есть курсы с минимум математики, где стараются объяснить проще и показывают, как пользоваться. Почти наверняка курс будет на английском языке.

    DeepLearning.ai, Udacity, Coursera, Яндекс

    Так что просто подберите наиболее подходящий вам курс, и вперёд!

    p.s. поздравляю с работой!
    Ответ написан
  • Какие разделы математики нужны для машинного обучения?

    @dmshar
    Хочу немного уточнить.
    Вы пишете "Я знаю какие разделы математики нужны для ML." Это отлично, потому как большинство аналогичных вопросов, на этом сайте идут от людей, которые даже не дали себе труда поискать ответ самостоятельно в Google. Или хотя-бы на
    https://qna.habr.com И писать тут ответ в стодвадцатьвосьмой раз - утомительно. Вы дали себе такой труд , т.е. вы внимательно просмотрели список хотя-бы из десятка ответов на этот вопрос, проанализировали их, понимаете какие темы там открыты и для чего они нужны. Это здорово.
    Вот непонятен только ваш вопрос " стоит ли учить все? " . Почему прочитав эти источники вы пришли к выводу, что люди их писавшие, делали это с целью усложнить вам жизнь и накидать в свои ответы что-то, что вам не понадобиться.
    Теперь-же вы хотите, что-бы кто-то из этих ответов отобрал вам "минимум для этого". Т.е. - по сути дал еще один ответ на ваш вопрос, который должен сокращать то, что уже хорошо продумав написали другие?
    А давайте наоборот - вы задаете вопрос, а мы вам отвечаем, нужна-ли например линейная алгебра или статистика для вас. Это будет честно - вы покажете, что действительно понимаете о чем речь, мы вам объясним, в каком месте ML и для чего это применяется. А вы уж сами будете решать, на вашей конкретной работе, ту, которую вы уже нашли, будут встречаться эти задачи или нет. И не выгонят-ли вас за то, что кто-то насоветовал вам, что например, знание законов распределения вам не нужно. Мы ведь этого не знаем.
    Ну и кроме того, учтите, что каждый отвечающий смотрит на ваш вопрос с точки зрения собственного опыта. На сколько этот взгляд верен, т.е. на сколько можно верить советам, которые тут прозвучат - вопрос очень сложный. Если кто-то например, в свей практике обошелся без понимания того, что такое оптимизация, можно ли считать, что этот раздел не нужен?
    P.S. Ну и сильно смутило вот это "Математику не помню с времен учебы". - от студента 3-го курса специальности "информационные системы".
    Ответ написан
  • Какие разделы математики нужны для машинного обучения?

    asilonos
    @asilonos
    Программист
    В первую очередь необходимо хорошее владение методами Матем. Статистики.
    Далее теория вероятности или алгебра например, но это зависит от того какие задачи ты собирашеся решать в МЛ.
    Далее я бы рекомендовал освоить с Мат Статистику на практике в Питоне при помощи МЛ библиотеки sklearn например.
    Вот куча примеров - https://nbviewer.jupyter.org/github/Yorko/mlcourse...
    Ответ написан