Что реально нужно из математики для старта в ML

Мы часто общаемся с новичками в ML. С теми, кто хочет пойти на курс «База ML» и теми, кто уже его проходит. И, пожалуй, самое частое опасение у всех, это математика. Многим кажется, что всё слишком сложно, и лучше не лезть. А зря. Для старта в ML нужно разобраться в нескольких концепциях, а остальное можно догнать потом, с ростом вашего уровня.

▪️Линейная алгебра
Во-первых, векторы и матрицы. Вы должны понимать, что это такое и какие базовые операции с ними можно делать. Это основа, так как большинство моделей ML можно выразить в матричном виде.
Во-вторых, это умножение матриц и это ключевая операция. Вся работа нейронных сетей это, по сути, последовательное перемножение матриц с весами.
Ну и в-третьих, собственные векторы и собственные значения. Эти концепции важны для методов уменьшения размерности, таких как PCA, которые помогают упростить данные без потери важной информации.

▪️Математический анализ
Первое, это производные. Вы должны понимать ее основной смысл – скорость изменения функции.
Второе, это градиент. Это вектор из частных производных, который всегда указывает в сторону самого быстрого роста функции. Чтобы минимизировать ошибку, мы движемся в обратную сторону. Этот метод называется градиентный спуск.
Третье, это различные функции потерь и понимание их свойств. Это функции, которые показывают, насколько сильно наша модель ошибается. И вам нужно понимать несколько основных и совсем несложных фактов про эти функции.

▪️Теория вероятностей и статистика
Во-первых, базовые понятия. Средние значения, медиана, дисперсия, стандартное отклонение – это ваши лучшие друзья. Это основа для анализа и подготовки любых данных.
Во-вторых, это распределение. Понимать, что такое нормальное, биномиальное и равномерное распределение.
В-третьих, АБ-тестирование. Этот инструмент позволяет специалисту понять, какой выигрыш бизнес получает после внедрения ML-модели. И это неотъемлемая часть многих задач в области Data Science.

А чтобы вы могли проверить себя и понять, где вы уже сильны, а что стоит добить, мы собрали мини-опрос ниже. Там всего 3 коротких вопроса, справитесь?