¿Qué conceptos matemáticos debo saber para estudiar por mi cuenta AI?

Answer 1

1. Álgebra Lineal

La implementación más eficiente de muchos algoritmos hace uso de bibliotecas optimizadas basadas en álgebra lineal. Es importante no solo entender lo que sucede debajo del capó, sino también entender cómo configurar un problema utilizando vectores y matrices.

2. estadísticas

La inteligencia artificial es esencialmente un gran problema estadístico. Es decir, dado un conjunto de estados observados y algunos posibles cursos de acción, ¿qué cursos de acción deberíamos elegir? Las estadísticas, por supuesto, son esencialmente el estudio de tomar decisiones bien informadas basadas en la inferencia a partir de datos complejos.

3. Cálculo multivariado

Como una extensión de la afirmación anterior, que la inteligencia artificial es un problema para tomar decisiones, podemos decir que la inteligencia artificial es una forma de tomar la decisión óptima. Para comprender, por ejemplo, el algoritmo de propagación hacia atrás (un método de entrenamiento de una red neuronal), es importante comprender la idea del descenso de gradiente, que es un método analítico para encontrar el punto mínimo de una función.

Y ¿Por qué es esto importante? Bueno, cuando está entrenando un sistema de aprendizaje automático para encontrar probabilidades, quiere saber cuál es el mejor valor para los parámetros del sistema para que minimicen una “función de error”; en otras palabras, está optimizando el sistema para ser “correcto”. ¡Cosas divertidas!

–

Estos son los temas que tomé al menos una clase de pregrado en cada uno, antes de saltar en un proyecto de investigación de aprendizaje automático con mi profesor de cálculo. Puede que no esté haciendo contribuciones a la vanguardia de la investigación porque no tengo una amplia formación matemática, pero sé lo suficiente como para aprender los métodos y construir sobre estos conocimientos.

Echa un vistazo a la Coursera de aprendizaje automático impartida por Andrew Ng https://www.coursera.org/course/ml. Una vez que haya pasado por este curso y haya comprendido los temas anteriores, estará al menos a mi nivel y listo para dar un puntapié al trasero de Google (después de otra década de estudio).