Machine Learning Mathematics (मशीन लर्निंग गणित)

क्या है

मशीन लर्निंग के पीछे का गणित उस बीजगणित, कैलकुलस, और प्रायिकता को कवर करता है जो न्यूरल नेटवर्क और समाश्रयण एल्गोरिद्म जैसे मॉडल वास्तव में डेटा से कैसे सीखते हैं इसका आधार है, ग्रेडिएंट डिसेंट और हानि फलनों सहित।

क्यों मायने रखता है

मशीन लर्निंग के पीछे के गणित को समझना — इसे ब्लैक बॉक्स के रूप में मानने की बजाय — वह है जो किसी ऐसे व्यक्ति को अलग करता है जो वाक़ई किसी मॉडल को डीबग, सुधार, और भरोसा कर सकता है उस व्यक्ति से जो केवल पहले से बने कोड को यह समझे बिना चला सकता है कि यह क्यों काम करता है।

परीक्षा टिप

कोई नया मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म सीखते समय, पहले किसी छोटे, सरल उदाहरण के गणित को हाथ से देखें — ग्रेडिएंट डिसेंट को दो या तीन संख्याओं को मैन्युअल रूप से अपडेट करते देखना अकेले सामान्य सूत्र पढ़ने से कहीं अधिक वास्तविक समझ बनाता है।