“Matrices”
Cuando estaba en la escuela secundaria, nunca entiendo para qué sirven esas graciosas tablas de verdad y matrices de identidad en la vida real en comparación con los teoremas / aritméticos pitagóricos que tienen usos de aplicación que vemos en la vida cotidiana. Pero los aprendí para los puntajes de los exámenes y los vi como matemáticas divertidas.
solo después de asegurar un trabajo, entendí que todas las computadoras están codificadas en binario (importancia de las tablas de verdad) en su núcleo y que todos los sofisticados lenguajes de computadora son bloques para construir sobre él.
Pero, la verdadera sorpresa fue recientemente cuando comencé a aprender en Machine Learning, entendí el poder de los vectores y la cantidad de simplicidad que las matrices que contribuyen a ML podrían ser un mito (supongo …) para algunas generaciones más de hora.
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En realidad, Matrices tiene un pequeño espacio de dominio en comparación con otras áreas de las matemáticas, pero debido a su naturaleza para resolver problemas complejos de manera simplificada, creo que se ha utilizado mucho en Machine Learning y las aplicaciones son innumerables.
Ayuda mucho a un no estadístico a entender el aprendizaje rápido de ML donde los conceptos básicos son de High School Maths.
en mi opinión, los siguientes temas ayudan
Estadística
Matrices
Aritmética
geometría coordinada
y cálculo
Cualquier persona buena en los temas anteriores puede entender el LD muy fácilmente. todos los temas anteriores estuvieron presentes en nuestro plan de estudios de matemáticas de la escuela secundaria, excepto el cálculo (que se introdujo en 10 + 1)
Moraleja: todo lo que “aprendas” valdrá la pena tarde o temprano 🙂