Анализ данных - это процесс извлечения полезной информации из больших объемов данных с помощью различных методов и техник. Анализ данных может применяться в разных областях, таких как бизнес, наука, медицина, образование и т.д.
Машинное обучение - это подраздел анализа данных, который занимается созданием и обучением алгоритмов, способных самостоятельно учиться из данных и делать прогнозы или решения. Машинное обучение может использоваться для решения разнообразных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, рекомендательные системы и т.д.
Статистика - это наука о сборе, анализе и интерпретации данных с учетом их случайности и неопределенности. Статистика играет важную роль в машинном обучении, так как она позволяет оценивать качество алгоритмов, проверять гипотезы, выбирать оптимальные параметры и т.д.
Нейронные сети - это один из типов алгоритмов машинного обучения, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. Нейронные сети состоят из слоев нейронов, которые соединены весами и имеют функции активации. Нейронные сети способны аппроксимировать сложные нелинейные зависимости между входными и выходными данными.
Для того, чтобы начать изучать анализ данных с помощью машинного обучения и статистики для нейронных сетей, необходимо иметь базовые знания по следующим дисциплинам:
- Линейная алгебра - для работы с матрицами и векторами, которые являются основными структурами данных в нейронных сетях.
- Численные методы - для решения задач интерполяции, аппроксимации, оптимизации и дифференциальных уравнений, которые возникают при работе с данными и нейронными сетями.
- Теория вероятности и математическая статистика - для понимания случайных процессов, распределений, оценок, тестов и интервалов, которые используются для анализа данных и машинного обучения.
- Базы данных - для хранения и извлечения информации со сложной структурой.
- Основы алгоритмов - для знакомства с базовыми алгоритмами и структурами данных, которые используются в машинном обучении и нейронных сетях.
Источник: беседа с Bing, 04.04.2023(1) Data Scientist: обучение на онлайн-курсе с нуля. https://netology.ru/programs/prodatascience Получен доступ 04.04.2023.
(2) Магистерская программа «Машинное обучение и анализ данных». https://spb.hse.ru/ma/ml/curriculum/ Получен доступ 04.04.2023.
(3) МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ (Machine Learning and Data Mining). http://www.uic.unn.ru/~zny/ml/Course/10.Neural%20Networks.pdf Получен доступ 04.04.2023.
