A Matemática é, inegavelmente, o aspecto mais significativo em Machine Learning. A Matemática é crucial para entender o funcionamento de modelos de aprendizado de máquina. Machine Learning se resume a matemática via programação.

Álgebra linear, cálculo (integral e diferencial), probabilidade e estatística devem ser os tópicos que você precisa desenvolver ao tentar dominar o aprendizado de máquina. O curso de Matemática Para Machine Learning aqui na DSA traz esse conhecimento de forma organizada, estruturada e prática, no padrão de qualidade dos cursos em nosso portal.

Em álgebra linear, os principais tópicos que você deve focar são os seguintes: vetores e espaços dimensionais, produtos escalares e seus produtos angulares, projeções e vetores unitários, outras equações essenciais pertencentes a todos os principais tópicos envolvidos em espaços bidimensionais e tridimensionais, como círculos, retângulos, esferas, etc.

A principal razão para você focar no cálculo diferencial é a retropropagação (backpropagation), que é a técnica de aprendizado em modelos de redes neurais, que são usadas em aplicações de Inteligência Artificial. O cálculo diferencial é vital para quebrar vários conceitos e tópicos do zero e obter uma compreensão mais intuitiva dos algoritmos, procedimentos e cálculos em modelos de aprendizado de máquina.

Probabilidade e estatística também são muito importantes em Machine Learning. As estatísticas são cruciais para compreender os detalhes de gráficos e análise exploratória de dados. Frequentemente, para a construção de modelos de aprendizado de máquina, essas estruturas gráficas são utilizadas para analisar os conjuntos de dados e o tipo de dados que temos em mãos. Também é extremamente essencial para compreender gráficos de histograma, resumir os dados estatisticamente, realizar testes estatísticos para validar suposições (como validar a suposição que uma variável segue uma distribuição normal) e fazer inferências.

O aprendizado de máquina envolve muita incerteza. Esteja você executando tarefas como classificação ou regressão, há uma certa medida em que o modelo não está confiante sobre o resultado possível. Por esse motivo, o conhecimento da probabilidade é vital para compreender os vários conceitos de aprendizado de máquina. Além disso, é importante observar que alguns algoritmos de aprendizado de máquina, como o algoritmo Naive Bayes, são algoritmos probabilísticos.

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Matemática Para Machine Learning

Uma dúvida comum entre os iniciantes é a seguinte: Por onde começar? Leia estes artigos em nosso blog com algumas dicas valiosas:

Qual Trilha de Aprendizagem Devo Escolher na Data Science Academy?

Cientista de Dados – Por Onde Começar em 8 Passos

Até a Parte 3.

Referências:

Machine Learning em Python e R

Machine Learning 101: Master ML