Mašinų mokymasis pasirenkamas matematikos srityje, nes jis leidžia automatiškai atpažinti modelius ir priklausomybes dideliuose duomenų kiekiuose be aiškios programavimo. Tai ypač naudinga sprendžiant sudėtingas problemas, kur tradiciniai analitiniai metodai yra sudėtingi arba neįmanomi. Matematikos pagrindas yra teorinis pagrindas mašinų mokymosi algoritmams, tokiems kaip statistika, tikimybės teorija, linijinė algebra ir optimizacija, leidžiantis kurti modelius, kurie gali mokytis ir daryti prognozes remiantis duomenimis.

Ankstesnis Kitas