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Pourquoi est-il nécessaire d’étudier les mathématiques pour le Machine Learning ?<end_of_turn>
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Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der versucht, den Computer dazu zu bringen, Muster, Darstellungen und Algorithmen anhand von Daten zu lernen. Die wichtigsten Zweige der Mathematik, die benötigt werden, sind:
- Berechnung und Optimierung: In vielen Bereichen des maschinellen Lernens besteht das Ziel darin, dass der Computer eine bestimmte Aufgabe durch eine mathematische Funktion lernt, die optimiert werden muss. Normalerweise wird diese Funktion durch differenzielle Methoden unter Verwendung von Gradienten-basierten Algorithmen optimiert.
- Lineare Algebra: Die Parameter beim maschinellen Lernen werden normalerweise in Vektoren dargestellt, und viele der Aufgaben bestehen darin, die beste Komprimierung eines hochdimensionalen Raums in einen Raum mit niedrigerer Dimensionalität zu finden.
- Wahrscheinlichkeiten und Statistiken: Mit diesen können Sie die Verteilungen der Daten verstehen. Darüber hinaus basieren generative Modelle auf Schlüsselkonzepten der Wahrscheinlichkeit, wie beispielsweise dem Satz von Bayes.<end_of_turn><eos>