Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей. Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам.
В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.
