मशीन लर्निंग के लिए कौन सा गणित आवश्यक है?

2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37

मशीन लर्निंग चार महत्वपूर्ण अवधारणाओं द्वारा संचालित है और यह सांख्यिकी, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और कलन है। जबकि सांख्यिकीय अवधारणाएं हर मॉडल का मुख्य भाग हैं, कैलकुलस हमें एक मॉडल को सीखने और अनुकूलित करने में मदद करता है।

क्या मशीन लर्निंग के लिए गणित महत्वपूर्ण है?

मशीन लर्निंग गणितीय पूर्वापेक्षाओं पर निर्मित है। डेटा साइंस प्रोजेक्ट, डीप लर्निंग उपयोग मामलों को हल करने के लिए गणित महत्वपूर्ण है। गणित एल्गोरिदम के पीछे अंतर्निहित अवधारणा को परिभाषित करता है और बताता है कि कौन सा बेहतर है और क्यों।

क्या आपको मशीन लर्निंग के लिए उन्नत गणित की आवश्यकता है?

यदि आप मशीन लर्निंग थ्योरी में उतरना चाहते हैं, तो आपको कुछ काफी उन्नत गणित (जैसे PCA और कैलकुलस) की आवश्यकता होगी।

एआई के लिए आपको कौन सा गणित चाहिए?

एआई के लिए गणित सीखने की एक लोकप्रिय सिफारिश कुछ इस प्रकार है: रैखिक बीजगणित, प्रायिकता, बहुभिन्नरूपी कलन, अनुकूलन और कुछ अन्य विषय सीखें। और फिर उन पाठ्यक्रमों और व्याख्यानों की एक सूची है जिनका पालन करके इसे पूरा किया जा सकता है।

क्या मुझे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए गणित सीखने की जरूरत है?

डेटा साइंस के लिए गणित: मशीन लर्निंग और एआई के लिए आवश्यक गणित। मशीन लर्निंग इंजीनियर या एआई पेशेवर के रूप में आपको अपने करियर पथ पर लाने के लिए आवश्यक गणितीय नींव सीखें। कृत्रिम बुद्धि (एआई) प्रणालियों के विकास के लिए गणितीय ज्ञान में एक ठोस आधार महत्वपूर्ण है …