En este momento, OTUS está abriendo un conjunto para una nueva corriente del curso avanzado "Matemáticas para la ciencia de datos" , en este sentido, nos gustaría invitarlo a un seminario web gratuito , en el que nuestro experto, Petr Lukyanchenko, le informará en detalle sobre el programa del curso y también responderá sus preguntas. ...
“¿Es realmente necesario comprender las matemáticas detrás de los algoritmos de aprendizaje automático? ¡Python ya tiene un montón de bibliotecas ampliamente disponibles que puede usar fácilmente para construir modelos! "
He escuchado esto de un científico de datos aficionado más de una vez. Este concepto erróneo es mucho más frecuente de lo que nos gustaría y sigue dando lugar a fantasías ingenuas entre los aspirantes a profesionales de datos.
Dejemos esto claro de una vez por todas: para convertirse en un científico de datos, debe comprender las matemáticas detrás de los algoritmos de aprendizaje automático. Esta es una parte integral del rol del científico de datos y todos los reclutadores y expertos en aprendizaje automático darán fe de ello.
Entonces, ¿cómo aprendemos esto? Bueno, eso es exactamente de lo que quiero hablarte hoy. Este artículo describe los diversos aspectos de las matemáticas que debe conocer para dominar completamente el aprendizaje automático, incluido el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y más.
¿A qué nivel necesita comprender las matemáticas para ser competente en el aprendizaje automático?
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