🤓 Matemática sob o capô #MLSTART

Muitos tentam ir direto para modelos e codificação, mas em algum momento você ainda esbarra no fato de que sem matemática não vai avançar.

Não é necessário mergulhar de cabeça na teoria, mas entender por que algo funciona é importante. Entender os princípios de funcionamento dos algoritmos de ML ajuda você a escolher as ferramentas certas para cada tarefa, em vez de "atirar com um canhão em pardais".

📖 Para revisar a teoria, eu pessoalmente uso o workbook do Yandex. É uma análise cuidadosa e estruturada dos conceitos básicos de aprendizado de máquina. Tipos de tarefas e modelos, treinamento e overfitting, regularização, métricas e funções de perda – tudo está lá.

🎓 Se quiser se aprofundar, tem o curso “Fundamentos Matemáticos do Aprendizado de Máquina” de Vorontsov (MIPT): tem ainda mais álgebra linear, teoria das probabilidades, otimização – em suma, a base. Muita matemática, mas se você entender e compreender, pode treinar uma intuição forte que será útil na resolução de problemas de ML.

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