¿Qué matemáticas se necesitan para machine learning?
Tanto la IA (inteligencia artificial) como la educación automático (estudio automático, ML de ahora en adelante) son conceptos de tendencia que muchas personas está interesada en estudiar. En el momento en que comenzamos a estudiar ML, observamos que hay elementos de programación y que asimismo hay multitud de bibliotecas o frameworks que nos asistirán en el trabajo duro, como Tensorflow o scikit-learn. Pero en algún momento asimismo aparecerán las temidas Matemáticas, precisamente aquellas que creíamos que no deberíamos regresar a emplear desde los tiempos de la Facultad.
Pero no debemos rendirnos, poseemos 2 buenas novedades para sostenernos con esperanzas. La primera es que hay varios elementos y documentación para estudiar o comprobar Álgebra, Estadística o Cálculo. Y si todavía andas en la Facultad y te resulta interesante el ML, bastante superior por el hecho de que en este momento seguramente vas a poder ver la herramienta real de los conceptos y términos explicados en estas clases. La segunda buena nueva es que no va a ser preciso estudiar todos y cada uno de los conceptos matemáticos de un área específica, solo va a haber que comprender ciertos específicos (claro, en función de hasta dónde se desee reforzar en la materia).
Álgebra lineal
Este curso es esencial para tener los argumentos de trabajar con datos en forma vectorial y matricial, conseguir capacidades para solucionar sistemas de ecuaciones algebraicas lineales y conseguir las descomposiciones matriciales básicas y entender la visión general de su aplicabilidad.
Varios conceptos de estudio automático están unidos al álgebra lineal. Por poner un ejemplo, PCA necesita valores propios y la regresión necesita multiplicación de matrices.
Además de esto, la mayor parte de apps de estudio automático tratan datos de alta dimensión (datos con muchas cambiantes). Este género de datos se representa mejor con matrices.
edX de Caltech
Un curso de estudio automático en línea es un recurso apreciado para la gente con intereses en utilizar la inteligencia artificial a una extensa variedad de apps, desde la robótica y el transporte hasta la sanidad. Es esencial tomar en consideración que, si bien un ingeniero de estudio automático tiene una enorme demanda en el mercado de trabajo, hay varios tutoriales distintas que se tienen la posibilidad de cursar para conseguir la capacitación que se precisa. Un caso de muestra de curso de estudio automático en línea es edX, que fue desarrollado por científicos del MIT y Harvard para prestar tutoriales gratis y de alta definición. Tiene mucho más de 34 millones de clientes en el mundo entero.
En el momento en que considere qué curso de estudio automático en línea debe efectuar, primero debe tomar en consideración su pasión y también interés. La pasión es lo que te motivará a estudiar, y el interés es lo que te inspirará en tomar el curso seriamente. Si bien puede no parecer una gran idea llevar a cabo un curso de estudio automático si no disfrutas la programación, existen muchos tutoriales gratis en línea que enseñan los conceptos básicos del estudio automático.
Esencia del álgebra lineal y esencia del cálculo
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álgebra lineal
