Para los conceptos de IA, debe conocer los siguientes conceptos de matemáticas:
- Álgebra lineal
- Cálculo
- Estadística
- Teoría de grafos
Aunque es beneficioso conocer los conceptos mencionados anteriormente, no son absolutamente necesarios para alguien que comienza con la programación de IA.
Solo necesita saber sobre buenos marcos de AI en su idioma preferido y usar sus métodos existentes para hacer lo básico por usted.
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Por ejemplo, para predecir el puntaje de abandono de los consumidores, no necesito derivar un modelo estadístico complejo usando cálculo y luego codificarlo, si estoy comenzando.
En cambio, puedo usar el paquete de “vidas” disponible en python para hacer lo mismo por mí. Es de código abierto y tiene casi todos los modelos posibles necesarios en el análisis de la base de clientes.
Si quiero profundizar un poco más, solo usaré el marco de pandas para las estructuras de datos y el marco de scikit-learn para algoritmos y el concepto de canalización para poner en cola estimadores y transformadores para hacer mi trabajo.
Esto resume los intrincados detalles de Mathmatics para los nuevos programadores y, sin embargo, les permite realizar estimaciones diarias (el término de predicción lo usan los especialistas en marketing).
Una vez que esté familiarizado con los conceptos básicos, puede profundizar en Mathmatics y contribuir a estas bibliotecas de código abierto.
Un principiante siempre debe tratar de reutilizar las soluciones ya existentes para las frutas bajas de Mathmatics mientras programa. Solo entonces él / ella puede pararse sobre el hombro de gaints.
Para una guía completa, no dude en enviarme un mensaje.
