Зачем заново проходить высшую математику и изучать статистику? Объясняет сам лектор:
«Машинное обучение часто называют прикладной статистикой. Понимание принципов работы алгоритмов, а также правил подбора данных для них – важный навык ML-специалиста, поэтому немалая часть курса посвящена статистике.
Математика в машинном обучении – это инструмент, сравнимый с швейцарским ножом: если уметь грамотно им пользоваться, то можно оптимизировать любой алгоритм и получить хорошие результаты.
Да и в целом, математика и статистика прекрасны сами по себе, так что заниматься ими одно удовольствие:)»
«Машинное обучение часто называют прикладной статистикой. Понимание принципов работы алгоритмов, а также правил подбора данных для них – важный навык ML-специалиста, поэтому немалая часть курса посвящена статистике.
Математика в машинном обучении – это инструмент, сравнимый с швейцарским ножом: если уметь грамотно им пользоваться, то можно оптимизировать любой алгоритм и получить хорошие результаты.
Да и в целом, математика и статистика прекрасны сами по себе, так что заниматься ими одно удовольствие:)»