Yapay Zeka, son on yılda yapay zekanın günlük yaşamımızdaki gelişimine ve entegrasyonuna bağlı olarak çok önem kazandı. AI'nın zaten kaydettiği ilerleme, kendi kendine giden arabalar, tıbbi teşhis ve hatta Go ve Chess gibi strateji oyunlarında insanlara bahis yapmak ile şaşırtıcı.
Yapay zeka için gelecek son derece ümit vericidir ve kendi robot arkadaşlarımıza sahip olmaktan çok uzak değildir. Bu, birçok geliştiriciyi kod yazmaya ve AI ve ML programları için geliştirmeye zorladı. Ancak, AI ve ML için algoritma yazmayı öğrenmek kolay değildir ve kapsamlı programlama ve matematiksel bilgi gerektirir.
Matematik, bu iki akış için programlama temeli oluşturduğundan önemli bir rol oynar.
Matematiğin makine öğrenimi için önemli olmasının birçok nedeni vardır. Bazıları aşağıdadır:
Doğruluğa, eğitim süresine, model karmaşıklığına, parametre sayısına ve özellik sayısına dikkat etmeyi içeren doğru algoritmayı seçme. Parametre ayarlarını ve doğrulama stratejilerini seçme. Eğilim-Varyans dengesini anlayarak eksik ve fazla uyumu belirleme. Doğru güven aralığını ve belirsizliği tahmin etmek.
Makine öğrenimi için ne tür bir matematik gereklidir?
Makine Öğrenimi veya Yapay Zeka çalışması için matematik kesinlikle gereklidir. ML'deki kavramları ve algoritmaları daha iyi anlamak için bazı temel matematik bilgileri gerekir.
Üç ana matematiksel teori: Doğrusal Cebir, Çok Değişkenli Analiz ve Olasılık Teorisi.
Lineer Cebir -
Lineer cebir gösterimi, Makine Öğreniminde farklı makine öğrenme algoritmalarının parametrelerini ve yapısını tanımlamak için kullanılır. Bu, doğrusal cebiri sinir ağlarının nasıl bir araya getirildiğini ve nasıl çalıştıklarını anlamak için bir zorunluluk haline getirir.
Aşağıdaki gibi konuları kapsar:
Skalerler, Vektörler, Matrisler, Tensörler Matris Normları Özel Matrisler ve Vektörler Özdeğerler ve Özvektörler Çok Değişkenli Analiz -
Bu, makine öğrenmesinin öğrenme bölümünü desteklemek için kullanılır. Örneklerden öğrenmek, farklı modellerin parametrelerini güncellemek ve performansı artırmak için kullanılır.
Aşağıdaki gibi konuları kapsar:
Türevler İntegraller Degradeler Diferansiyel Operatörler Konveks Optimizasyon Olasılık Teorisi -
Teoriler, bu derin öğrenme veya AI algoritmalarını tasarlarken temeldeki veriler hakkında varsayımlar yapmak için kullanılır. Temel olasılık dağılımlarını anlamamız önemlidir,
Aşağıdaki gibi konuları kapsar:
Olasılık Unsurları Rastgele Değişkenler Dağılımlar Varyans ve Beklenti Özel Rastgele Değişkenler Makine Öğrenmesi için Matematik Nasıl Hızlı Öğrenilir?
Veri bilimi için matematiği öğrenmenin kendiliğinden başlayan yolu, “bok yaparak” öğrenmektir. Yine de, altta yatan teoriyi öğrenmek veya gözden geçirmek isteyeceksiniz. Bir ders kitabının tamamını okumak zorunda değilsiniz, ancak önce temel kavramları öğrenmek isteyeceksiniz.
Yumuşak önkoşullar olarak, doğrusal cebir / matris hesabı (böylece gösterime takılı kalmazsınız) ve giriş olasılığı ile temel rahatlığı varsayarım.
Makine öğrenimi için matematiği derinlemesine öğrenmek istiyorsanız, çevrimiçi olarak mevcut n tane ders vardır, örneğin,
Khan Academy'nin Doğrusal Cebiri, Olasılık ve İstatistik, Çok Değişkenli Analiz ve Optimizasyon.
Eduonix'te Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için Matematiksel Temel
Udemy'nin Arkasındaki Makine Öğrenim Matematiklerini Öğrenin
Matrisi Kodlama: Brown Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Uygulamaları ile Doğrusal Cebir.
Larry Wasserman'ın kitabı - Tüm istatistikler: İstatistiksel Çıkarımda Kısa Bir Kurs.
En iyisini yaparak öğrendiğinizi unutmayın ve ne yazık ki bu kurslar yeterli ödev ve ödev içermiyor
Önerdiğim, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için Matematik Vakfı - Bu ders tam bir matematik müfredatı değildir; okul veya kolej matematik eğitiminin yerini almak için tasarlanmamıştır. Bunun yerine, makine öğrenimi çalışmalarında karşılaşacağınız temel matematiksel kavramlara odaklanır.
Ne öğreneceksiniz:
Ve daha fazlası……
Bu dersin sonunda, sadece kendi algoritmalarınızı oluşturma bilgisine sahip olmayacak, aynı zamanda algoritmalarınızı bir sonraki projelerinizde kullanmaya başlamaya olan güveniniz de olacaktır.
Ders ayrıca matematiksel kavramlar hakkındaki bilginizi pekiştirmeye yardımcı olacak projeler ve sınavlarla birlikte gelir.
Bu temel kavramları örgün eğitimlerinin bir parçası olarak kaçırmış ya da matematik öğreniminden uzun bir aradan sonra anılarını yenilemesi gereken öğrenciler için boşlukları doldurmak için tasarlanmıştır.
Bence bu kurs başlangıçta malzemeyi gözden geçirerek 2-3 ay yatırım yapmaktan ve daha sonra karşılaştığınız zaman öğrendiklerinizin yarısını unutmaktan çok daha iyi.
Gösterilen temel kavramları anlamaya çalışın ve daima eğlenmeyi unutmayın!