¿Cómo sería un tipo topológico para las matemáticas requeridas para el aprendizaje automático?

Me gusta la redacción de esta pregunta. ¡Inteligente!

Los tres temas matemáticos principales que verá una y otra vez en el aprendizaje automático son álgebra lineal, cálculo multivariable y teoría de la probabilidad. El orden en el que aprendí esto fue álgebra lineal, teoría de la probabilidad y luego cálculo multivariable. Personalmente, descubrí que aprender álgebra lineal fue de gran ayuda porque te hace darte cuenta de que mucho de lo que aprendes en teoría de la probabilidad y cálculo multivariable tiene una perspectiva de álgebra lineal y cuando pasé por estas dos clases, a menudo pasaba tiempo derivando cosas en el perspectiva de álgebra lineal. Esto me permitió obtener una comprensión más profunda de estos dos temas.

Honestamente, si tuviera que recomendar un tipo topológico de estos temas, probablemente iría con Álgebra lineal -> Teoría de la probabilidad -> Cálculo multivariable -> Más álgebra lineal. Creo que los conceptos más difíciles en el aprendizaje automático tienden a estar en el lado del álgebra lineal, especialmente, por ejemplo, cuando se trata de comprender la intuición matemática detrás de los algoritmos de reducción de dimensionalidad como PCA. Es por eso que sugeriría ir a estos cursos de matemáticas en el mismo orden que hice y luego volver a visitar y revisar el álgebra lineal para que esté más preparado para las matemáticas que ve en el aprendizaje automático.

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