machine learning и математика

Machine learning без математики? Как сварить борщ без воды? Как дышать в вакууме? Как смастерить велосипед без колес? Ответы на эти и больше вопросов читайте в этом треде.

исправил оглавление
имелось виду не абсолютно без математики, а может есть какой-то необходимый минимум с которым уже можно стартовать, т.к. прошло уже около 15 лет как учил и очень многое оттуда просто не помню

АФАИК, там же дискретная математика с теорией графов. Для этих дисциплин школьный матан не нужен. Можно начинать с нулевыми знаниями. Ты просто боишься обозначений.

АФАИК, там же дискретная математика с теорией графов

Разве не ТВ со статистикой?

ну да, это тоже наверное. Для этого таки надо будет кое-что подтянуть.

Давайте начнем хотя бы с линейной алгебры?

Если тебе просто нужно использовать готовые модели, а не мастерить свои, то никакая математика на начальном этапе не нужна: берёшь модель, смотришь её набор параметров и читаешь доки, какой параметр за что отвечает. Просто, если ты не знаешь, как оно внутри работает, ты можешь потерять годы, пытаясь найти успешную конфигурацию параметров из-за глупой ошибки.

на начальном этапе есть готовые модели, но в дальнейшем, где-то через пол-года нужно будет создавать свои

и это, внезапно, вторая по популярности тема лора.

Значит, у тебя есть время попрактиковаться, а потом без особой спешки осиливать модели в подробностях. Начни хотя бы с тех, которые реально используешь, необязательно лезть сразу в дебри всевозможных конструкций. Или начни с классики: градиентный спуск там, перцептрон, генетические алгоритмы, метод опорных векторов.

Нет, нельзя.

Как и в программировании вообще.

Не перестаю удивляться, что тебе не пришло в голову погуглить.

Лучше сразу отказывайся, раз такое дело.

Тут вопрос в другом - нужно ли тебе ехать на готовом велосипеде, или собирать его самому начиная с изготовления шин. На практике «машн лернинг» означает: не знаешь что делать - хуяк-хуяк, прикрути нейросетку.

Вообще говоря, там оптимизация, да матричная алгебра. Хватит универского курса линейной алгебры и исследования операций.

Можно обойтись там минимумом математики и вообще много ли там ее?

Там всего понемногу. К вышеупомянутым дисциплинам можно добавить фрагменты теорвера и матстата.

На что еще стоит обратить внимание?

На программерскую интуицию, основанную на общематематической эрудиции.

P.S. © (machinelearning.ru)

Нет, нельзя.

Как и в программировании вообще.

вот в вебе, математика если и нужна, то очень редко

Так если уже оффер есть, то 100℅ будешь быстро вникать во все. И коллеги подскажут, куда копать. Проблема надуманная.

В machine learning вся математика --- метод градиентного спуска. Так что стоит.

Ты её просто не видишь.