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¿Por qué es necesario estudiar matemáticas para Machine Learning?<end_of_turn>
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L'apprentissage automatique est un domaine qui tente de faire apprendre à l'ordinateur des modèles, des représentations et des algorithmes à travers des données. Les principales branches mathématiques nécessaires sont :
- Calcul et optimisation : dans de nombreux domaines du Machine learning, l'objectif est que l'ordinateur apprenne une certaine tâche grâce à une fonction mathématique qui doit être optimisée. Habituellement, cette fonction est optimisée par des méthodes différentielles, utilisant des algorithmes basés sur le gradient.
- Algèbre linéaire : les paramètres du Machine Learning sont généralement représentés sous forme de vecteurs, et la plupart des tâches consistent à trouver la meilleure compression d'un espace de grande dimension dans un espace de dimension inférieure.
- Probabilités et statistiques : Avec celles-ci, vous pouvez comprendre les distributions des données. De plus, les modèles génératifs s'appuient sur des concepts clés de la probabilité, comme le théorème de Bayes par exemple.<end_of_turn><eos>