Neste momento, a OTUS está abrindo um conjunto para um novo fluxo do curso avançado "Matemática para Ciência de Dados" , nesse sentido, gostaríamos de convidá-lo para um webinar gratuito , no qual nosso especialista, Petr Lukyanchenko, falará em detalhes sobre o programa do curso e também responderá às suas perguntas ...
“É realmente necessário entender a matemática por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina? Python já tem uma tonelada de bibliotecas amplamente disponíveis que você pode usar facilmente para construir modelos! "
Já ouvi isso de um cientista de dados amador mais de uma vez. Esse equívoco é muito mais prevalente do que gostaríamos e continua a dar origem a fantasias ingênuas entre os aspirantes a profissionais de dados.
Vamos deixar isso claro de uma vez por todas: para se tornar um cientista de dados, você precisa entender a matemática por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina. Isso é parte integrante da função do cientista de dados e todo recrutador e especialista em aprendizado de máquina atestará isso.
Então, como aprendemos isso? Bem, é exatamente sobre isso que quero falar com você hoje. Este artigo descreve os vários aspectos da matemática que você precisa saber para dominar totalmente o aprendizado de máquina, incluindo álgebra linear, teoria da probabilidade e muito mais.
Em que nível você precisa entender de matemática para ser competente em aprendizado de máquina?
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