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不學(xué)好數(shù)學(xué)的ML工程師不是好數(shù)據(jù)科學(xué)家

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
確實(shí),僅是數(shù)據(jù)科學(xué)方面就還有很多需要學(xué)習(xí)的知識(shí)。但你想過嗎?技術(shù)和語言來來去去,但其背后的數(shù)學(xué)知識(shí)卻是永恒不變的。

數(shù)學(xué)是一切學(xué)科的基礎(chǔ),學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)是永無止境的。如果你從事商業(yè)領(lǐng)域,或者你所處的行業(yè)都是工程、數(shù)據(jù)、物理以及其他精密科學(xué)方面的專業(yè)人才,那么學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)就更有必要了。

在接觸數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),我已經(jīng)10年沒有碰過數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)之類的東西,也正因如此,最開始我進(jìn)行得非常困難。我花了好幾個(gè)小時(shí)看視頻,想了解日常工業(yè)生產(chǎn)中使用的工具是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的。

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然而,我發(fā)現(xiàn)對(duì)于Jupyter筆記本中的“import” 和 “fit”,理解它們背后的機(jī)制很有必要,所以我決定要重拾那些久未觸碰的數(shù)學(xué)知識(shí)。

確實(shí),僅是數(shù)據(jù)科學(xué)方面就還有很多需要學(xué)習(xí)的知識(shí)。但你想過嗎?技術(shù)和語言來來去去,但其背后的數(shù)學(xué)知識(shí)卻是永恒不變的。

好好利用這次不幸疫情賜給我們的閑暇時(shí)光吧,畢竟接下來一段時(shí)間你只能待在家里了,不如一起來聽網(wǎng)課。

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的必備數(shù)學(xué)知識(shí):Python

課程來源:edX

課程提供機(jī)構(gòu):微軟

課程時(shí)長(zhǎng):50小時(shí)

課程學(xué)習(xí)前的要求:掌握Python以及一些基本數(shù)學(xué)知識(shí)

課程簡(jiǎn)介:

想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能,但卻擔(dān)心不具備相應(yīng)的數(shù)學(xué)知識(shí)嗎?“代數(shù)”以及“微積分”這樣的詞匯會(huì)讓你覺得可怕嗎?是不是在學(xué)校學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的日子已經(jīng)過去太久,以至于你已經(jīng)忘得差不多了?

別擔(dān)心,很多人都是這樣。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能都是基于一些數(shù)學(xué)原理,比如微積分,線性代數(shù),概率以及最優(yōu)化。許多即將踏入人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者都會(huì)對(duì)這些知識(shí)感到懼怕。

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圖源:unsplash

這門課程并不會(huì)助你成為一名數(shù)學(xué)家,只會(huì)教給你一些基礎(chǔ)概念以及相應(yīng)的表示符號(hào)。這門課程也將傳授給你如何處理數(shù)據(jù),并運(yùn)用你學(xué)到的技能。

涉及到的主題:

  • 等式、函數(shù)、圖表
  • 統(tǒng)計(jì)和概率
  • 微分和最優(yōu)化
  • 矢量和矩陣

小貼士:這門課程有開課日期,但你可以在這之前選擇一個(gè)日期,并從那里開始免費(fèi)觀看所有內(nèi)容。

2. 在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用Python會(huì)遇到的概率和統(tǒng)計(jì)

課程來源:edX

課程提供機(jī)構(gòu):加州大學(xué)圣地亞哥分校

課程時(shí)長(zhǎng):100-120小時(shí)

課程學(xué)習(xí)前的要求:掌握多元微積分和線性代數(shù)

課程簡(jiǎn)介:

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圖源:pexels

不確定性推理是噪聲數(shù)據(jù)分析中固有的。概率與統(tǒng)計(jì)為這種推理提供了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

在這門課程中,你會(huì)學(xué)到概率和統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí),不僅能掌握數(shù)學(xué)理論,還能學(xué)會(huì)如何在Jupyter筆記本中對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)運(yùn)用這些理論。

涉及到的主題:

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
  • 統(tǒng)計(jì)素養(yǎng):理解如“99%的置信水平”這類表達(dá)的含義

小貼士:這門課程有起始日期,但你可以選擇一個(gè)之前的起始日期,并從那里開始免費(fèi)觀看所有內(nèi)容。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)

課程來源:Coursera

課程提供機(jī)構(gòu):倫敦帝國理工學(xué)院

課程時(shí)長(zhǎng):104小時(shí)(實(shí)際上的課時(shí)至少要多出50%)

課程學(xué)習(xí)前的要求:無

不學(xué)好數(shù)學(xué)的ML工程師不是好數(shù)據(jù)科學(xué)家

圖源:pexels

課程簡(jiǎn)介:

在很多高階的機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)課程中,你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己需要更新一些基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)知識(shí)。也許這些知識(shí)在學(xué)校已經(jīng)學(xué)過了,但這門課程會(huì)從其他方面,或者是從不那么直觀的方面來解讀。而你也很難將這些知識(shí)應(yīng)用到數(shù)據(jù)科學(xué)中去。

這一專業(yè)課程旨在彌補(bǔ)上述鴻溝,幫助你更好地學(xué)習(xí)并直觀理解一些潛在的數(shù)學(xué)知識(shí),并將其運(yùn)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)。

涉及到的主題:

  • 主成分分析
  • 線性代數(shù)
  • 多元微積分

小貼士:Coursera上的課程及專業(yè)課都可以旁聽。即使你沒有相應(yīng)的文憑也可以接觸到大量的課程資源,上面的課程簡(jiǎn)直太豐富了。注冊(cè)以后,你只需選擇旁聽的選項(xiàng)即可。

4. 貝葉斯統(tǒng)計(jì):從概念到數(shù)據(jù)分析

課程來源:Coursera

課程提供機(jī)構(gòu):位于圣克魯茲的加州大學(xué)

課程時(shí)長(zhǎng):22小時(shí)(實(shí)際上不少于30小時(shí))

課程學(xué)習(xí)前的要求:掌握有關(guān)概率的一些基礎(chǔ)知識(shí)

課程簡(jiǎn)介:

這門課程會(huì)介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)的相關(guān)方法,從概率的概念拓展到數(shù)據(jù)分析,將講授貝葉斯的相關(guān)理論和方法,以及如何將其運(yùn)用于常見的數(shù)據(jù)類型,也會(huì)將貝葉斯理論和頻率主義學(xué)派進(jìn)行對(duì)比,后者則更常出現(xiàn)于課程當(dāng)中。

通過這樣的對(duì)比,將向你展示貝葉斯理論的優(yōu)勢(shì)所在。

涉及到的主題:

  • 概率以及貝葉斯定理
  • 連續(xù)數(shù)據(jù)模型
  • 統(tǒng)計(jì)推斷
  • 離散數(shù)據(jù)的先驗(yàn)和模型

學(xué)好數(shù)學(xué),為你卓越的數(shù)據(jù)科學(xué)家之路奠基,快點(diǎn)開始吧。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 讀芯術(shù)
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