🤓 Mathematik unter der Haube #MLSTART

Viele versuchen, sofort zu Modellen und Coding überzugehen, aber irgendwann stößt man doch darauf, dass man ohne Mathematik nicht weiterkommt.

Man muss nicht kopfüber in die Theorie eintauchen, aber zu verstehen, warum etwas funktioniert, ist wichtig. Das Verständnis der Funktionsweise von ML-Algorithmen hilft dir, gezielt die richtigen Werkzeuge für die Aufgabe auszuwählen, anstatt „mit Kanonen auf Spatzen zu schießen“.

📖 Um die Theorie aufzufrischen, hilft mir persönlich das Workbook von Yandex. Es ist eine saubere, strukturierte Aufarbeitung der grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens. Aufgabentypen und Modelle, Training und Overfitting, Regularisierung, Metriken und Verlustfunktionen – alles ist vorhanden.

🎓 Wenn du tiefer eintauchen möchtest, gibt es den Kurs „Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens“ von Vorontsov (MIPT): dort gibt es noch mehr lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung – kurz gesagt, die Basis. Sehr viel Mathematik, aber wenn man sich damit auseinandersetzt und es versteht, kann man eine starke Intuition trainieren, die bei der Lösung von ML-Aufgaben nützlich ist.

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