Die wichtigsten mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens beherrschen: Von Bayes bis Attention
2025-08-28
Dieser Blogbeitrag bietet eine umfassende Anleitung zu den wichtigsten mathematischen Gleichungen im Machine Learning, die Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Optimierung abdecken. Er erklärt Konzepte wie den Bayes-Theorem, Entropie, Gradient Descent und Backpropagation mit klaren Erklärungen und Python-Codebeispielen. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Themen wie Diffusionsprozesse und der Attention-Mechanismus behandelt und praktische Implementierungen bereitgestellt. Dies ist eine unschätzbare Ressource für alle, die die grundlegenden mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen möchten.