به طور کلی، مفاهیم ریاضی در علم داده و یادگیری ماشین اهمیت بالایی دارند چون به ما این امکان را می دهند که با استفاده از الگوریتم های پیچیده، الگوهای پنهان در داده ها را کشف کنیم و از دل داده ها به یک دانش برسیم و در نهایت با استفاده از آنها، پیش بینی دقیقی از داده ها داشته باشیم.

بسیاری از مسائل علم داده و یادگیری ماشین از جمله پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی، داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی و دسته بندی داده ها، به زبان ریاضی و با استفاده از مفاهیم ریاضیاتی حل می شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس مدل‌های ریاضیاتی ساخته می‌شوند که بتوانند داده‌ها را مدل کنند و در ادامه از آن‌ها استفاده کنند. بنابراین، همانطور که قبلا در خلاصه کتاب ریاضیات برای یادگیری ماشین بیان کردیم، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نیازمند آشنایی با مفاهیم ریاضیاتی مانند آمار و احتمالات، جبر خطی، محاسبات عددی و بهینه‌سازی هستیم.

در آمار به دنبال توزیع داده ها، تفسیر اطلاعات، پیش بینی و تحلیل داده ها هستیم. در جبر خطی، ما به دنبال روش های تحلیلی و پردازش داده ها هستیم و این روش ها در الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند. همچنین، در بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین، به درک مفاهیم در محاسبات عددی و بهینه سازی نیاز داریم.

بنابراین، داشتن دانش ریاضی در علم داده بسیار مهم است و برای داشتن موفقیت در علم داده و یادگیری ماشین، لازم است که به طور کامل با این مفاهیم آشنا باشیم.

این ویدیوی لایو را حتما ببینید: