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私は数学を勉強したことがありますが、それはずっと前のことです。私はプログラマーとして 8 年間働いていますが、AI とデータ マイニングの概念を学び始めたとき、理論を理解するのが非常に難しいと感じました。

今、私は2〜3年を無駄にしましたが、何も得られませんでした. まず、AI とデータ マイニングを学ぶために必要な数学の概念を理解する必要があります。

どこから始めればよいかわかりません。AI の観点から、どの本やチュートリアルから始めるべきか教えてください。

AI とデータ マイニングの概念を使用するための基本的な要件を取得するにはどうすればよいですか。

編集：このリストはインターネットから入手しました

行列代数:ほとんどの機械学習モデルは、行列とベクトルとして表されます。固有ベクトルや特異値分解などの概念はいたるところに見られます。

ベイジアン統計:確率、ベイズの規則、一般的な分布 (例: ベータ、ディリクレ、ガウス) など。

多変数計算: ほとんどの学習手法は、パラメーターを適合させるために、その中核で勾配とヘッシアンを使用します。(さらに凝りたい場合は、数値最適化を勉強してください。)

情報理論: エントロピー、KL ダイバージェンスなど。ここでは基本のみ。

限られたケースでは、高レベルの数学が役立つ場合があります。たとえば、多様体学習を理解するには、幾何学とトポロジーからいくつかの基本的な概念を知りたいと思うでしょう。時折、抽象代数が使用されます (たとえば、ハイパーグラフの学習については「期待半環」を参照してください)。私は必要に応じてこれらを学びますが、早い段階で学ぶ機会があれば、害はありません.

誰かそれらについての本をお勧めできますか

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数学を勉強するための私のリソース : http://www.khanacademy.org/

すべての数学分野で多くのことを見つけることができます。

于 2012-10-23T02:17:43.017 に答える
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KhanAcademy.org にはさまざまな数学の概念を学習するための優れた資料があるという @Lostdreamer に同意します。

機械学習に関する優れた入門オンライン コースとして、Coursera.org で提供されている機械学習コースを強くお勧めします。スタンフォード大学の Andrew Ng 教授が教えているビデオは、概念を理解するのに必要なだけ何度でも見ることができます。

演習とプログラミングの割り当ては、概念を理解するのに役立ちます。

次回の募集時に登録することをお勧めします。講座登録ページへのリンクです。

コースの資料のプレビューへのリンクは次のとおりです。

このコースには、この資料の復習に役立つ基本的な行列の概念を含む、線形代数の基本的な復習が含まれています。

于 2012-10-23T02:25:15.420 に答える
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@HeatfanJohn のコースを強くお勧めします。AI の知識がなくても、すでに作成済みで、かなり良い結果が得られました。先生は素晴らしく、コースは非常に明確です。試してみてください!

また、この別の AI コースも同時に作成しました。これはより一般的なもので、AI のすべてについて少し学びます。事前に知っておくべき知識はありません。数学に慣れていない場合、これは ML よりも簡単です (ML では、matlab で演習を行う必要があり、少しトリッキーな場合があります) が、一般的な概要についてはより興味深いことがわかりました。両方を行うことを強くお勧めします https://www.ai-class.com/

AI に夢中になっている方 (この 2 つのコースを受講すれば、きっとそうなるでしょう!) コンピューター サイエンスを無料で利用できる素晴らしいオンライン「大学」であるUdacityをお勧めします。無料で素晴らしいことを教えてくれる世界最高の教師。これで十分でない場合は、AI クラスの教師がこの Web ページを作成したことをお伝えします。1 人は Google のリサーチ ディレクター (Peter Norvig) で、もう 1 人は最初の自動運転車を作った男 (Sebastian Thrun) です。素晴らしい人々

于 2012-10-23T08:30:20.623 に答える