🤓 Kaputun Altındaki Matematik #MLSTART

Birçok kişi hemen modellere ve kodlamaya geçmeye çalışır, ancak bir noktada yine de matematik olmadan ilerleyemeyeceğinizi fark edersiniz.

Teoriye tamamen dalmak zorunda değilsiniz, ancak bir şeyin neden çalıştığını anlamak önemlidir. ML algoritmalarının çalışma prensiplerini anlamak, göreve uygun araçları seçmenize yardımcı olur, yani "serçeye top atmak" gibi olmaz.

📖 Teoriyi tazelemek için bence Yandex'in çalışma kitabı çok işe yarıyor. Makine öğreniminin temel kavramlarının düzenli ve yapısal bir dökümü. Görev ve model türleri, öğrenme ve aşırı öğrenme, düzenlileştirme, metrikler ve kayıp fonksiyonları - her şey mevcut.

🎓 Daha derine inmek isterseniz, Vorontsov'un (MIPT) “Makine Öğreniminin Matematiksel Temelleri” kursu var: daha fazla lineer cebir, olasılık teorisi, optimizasyon - kısacası temel. Çok fazla matematik var, ancak anlayıp kavrarsanız, ML problemlerini çözmede işe yarayacak güçlü bir sezgi geliştirebilirsiniz.

İçindekilere dön

👩‍💻 Data Flow