¿Qué tipo de matemática se usa en el aprendizaje automático? ¿Puedo aprender ML sin él?

• Álgebra lineal
• Probabilidad, estadística y combinatoria.
• Cálculo multivariable
• Matemáticas discretas

¿Necesita aprender todo sobre los campos mencionados anteriormente?

No, pero no le hará daño, especialmente si desea desarrollar y mejorar los algoritmos de ML, pero solo necesita lo básico para comprender cómo funciona ML.

¿Necesitas matemáticas para aprender ML?

sí, pero le aconsejo que los aprenda de una manera procesal (por parte) por demanda, lo que significa que si encuentra algún teorema matemático o construcción que no comprende, aprenda más al respecto, pero no comience aprende solo las matemáticas porque probablemente perderías interés .

Te aconsejo que consultes Machine Learning – Stanford University | Coursera es muy fácil para las matemáticas y el curso está diseñado para principiantes que no saben mucho sobre matemáticas.

No, no puede aprender adecuadamente el aprendizaje automático (es decir: aplicar correctamente los algoritmos a los datos con una comprensión de su alcance y posibles limitaciones) sin las matemáticas. Las matemáticas incluyen al menos cálculo, estadística, teoría de la probabilidad. y álgebra lineal. El análisis numérico y algo así como la topología ayudarán si desea crear sus propios algoritmos o abordar el aprendizaje profundo.

Hay muchos tipos de matemáticas involucrados. Voy a enumerar algunos básicos:

1. cálculo diferencial parcial -> Pendiente de gradiente
2. probabilidad -> redes bayesianas
3. optimizacion convexa
4. métodos numéricos
5. estadísticas básicas para comprender su conjunto de datos.

depende del caso, porque el aprendizaje automático tiene mucho método que hacer dependiendo de su caso

algo de lo que tienes que googlearlo:

• Red Bayesiana
• Red neuronal
• Árbol de decisión
• Algoritmo genético
• Mucho más

pero

olvídate de las matemáticas, es un método de aprendizaje automático que solo usa el pensamiento lógico / algoritmo, no hay matemáticas 🙂

Machine Learning utiliza mucho álgebra (ecuaciones algebraicas). No puedes aprender ML sin algún conocimiento de álgebra. Los temas avanzados usan algunos cálculos. Puede omitir estos temas si no es bueno en el cálculo.

Si quiere aprender ML y no es bueno en álgebra, comience con algunos tutoriales de ese tipo, obtenga una comprensión básica de ML, motívese e inicie ML, y aprenda a aprender de la misma manera que una máquina aprende.

No creo que puedas aprender ML sin álgebra y cálculo.

Sin embargo, puede que no sea necesario que aprendas ML. Puede usar bibliotecas ya existentes sin ser un experto. Por ejemplo, uso openCV para problemas de visión por computadora, y no me atrevería a llamarme experto.

Si seguro. Puedes entender cómo funcionan los algoritmos y estás listo para comenzar.

Básicamente, ML usa matemáticas estadísticas, que es bastante simple y fácil de comenzar.

Puedes estar atento al curso de ML en Udacity (es simple sin demasiadas matemáticas)