Cara, meus parabéns, mil vezes meus parabéns!! Que conteúdo gigante! É raro demais ter alguém que se preocupe em ensinar em tal nível de detalhamento. Vemos muitos usuários de ferramentas pré-programadas que possuem enorme dificuldade de interpretação e análise dos resultados. Grande parte se deve à dificuldade em entender os códigos e a matemática por trás disso tudo. É sempre bom lembrar que o computador não pensa sozinho, nós que o ensinamos a pensar! Show de bola! Mais um inscrito pra conta!
Eu assisti às aulas da playlist de matemática básica e entendi tudo o que foi ensinado lá. Optei em começar esta, pois quando eu for para a de Machine Learning poderei rever os conceitos aprendidos aqui. Se eu conseguir acompanhar esta playlist e depois o curso de Machine Learning, comprarei os 4 módulos. Muito obrigado por tudo.
Esse foi o meu PQP de hoje. Muiiito top a abordagem e se conseguir seguir nessa linha acredito que será o melhor curso que já fiz. Parabéns aos envolvidos!!! 👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼
Que viagem, man.. anos atrás quando eu tava aprendendo teoria musical, aprendi muitos conceitos contigo. no Descomplicando a Música. E agora cai aqui, estudando disciplinas do meu curso de data science. E tu ainda tem uma playlist de Cálculo.. massa demais! madruguei estudando cálculo e cai aqui por conta de uma lista sobre Data-S no github kkkk
Ótimo vídeo!! estou na graduação em estatística, e de fato, esses 4 tópicos que você destacou são verdadeiros mundos...realmente n é simples, mas pra quem gosta de mat é uma área maravilhosa...
acredito que uma play list de algebra linear para não entrar crú não mata ninguém, mas é muito importante saber o que vc quer com machine learn, porque vc vai estudando e pensando...bom isso serviria para mim, poderia usar isso de tal modo, e assim associando informação
4 года назад+9
Oi Diego, existe um estigma a respeito da álgebra linear, como se o seu domínio fosse um pré-requisito básico para o machine learning. Na realidade se você sabe bem o conceito de multiplicação entre matrizes de diferentes dimensões, isso é mais do que suficiente para compreender diferentes algoritmos, incluindo redes neurais. Alguns métodos de otimização usam recursos mais avançados de álgebra linear, mas eu não acho que valha a pena mergulhar tanto nos conceitos de álgebra antes de iniciar no machine learning, é melhor fazer isso depois, quando de fato for necessário para a compreensão de algum algoritmo em particular. Meu conselho é focar na multiplicação entre matrizes no início, sem se preocupar com fatoração LU, autovalores/autovetores, etc. por enquanto...até por que vai fazer muito mais sentido estudar os conceitos de álgebra quando você ver eles sendo usados na prática. Machine learning é matemática aplicada, não matemática pura ;)
Queria saber se essa playlist seria o bastante para dar a base na matematica de uma faculdade de CC em universidade publica, ou se ajudaria .. As cadeiras de matematica do curso, sao: CÁLCULO E GEOMETRIA ANALÍTICA I II , MATEMÁTICA DISCRETA B ÁLGEBRA LINEAR I - A TEORIA DOS GRAFOS E ANÁLISE COMBINATÓRIA CÁLCULO NUMÉRICO A PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Muito obrigada!
Год назад
Ajuda bastante, exceto álgebra linear e cálculo numérico, que são pouco abordadas nessa playlist
Eu estou perdida que nem cego em tiroteio kkkkkk , e bom estudar matematica, mas é verdade vc estuda tanta matemática , estatistica ,que ate se perde , ja estudei algoritmos de machine learning nem sabia que estava fazendo , se tivesse assistido esse video antes , ja era meio caminho andado , isso tbm para linguagem de programação ? obrigada por compartilhar
5 лет назад+3
Sim, é importante ter uma visão clara da importância e o papel de cada elemento de aprendizado antes de começar ;)
@@Eduardo_BP Oh Deus dai me Paciencia! disse que estava perdida com matematica e estatistica com a utilização com algoritmos, se você não tiver uma visão clara o que cada elemento faz e o seu papel , e simplesmente so estudar matemática e estatística e sem o foco em algoritmos de ML e claroooo que você se perde. Faça uma interpretação de Texto antes de fazer comentário desse, e assista o video , porque no meu próprio comentário afirmo "VERDADE" no que ele comentou no video que estudar matemática sem ML .
Se o cara tá no zero em matemática (ZERO mesmo), acredito que demora uns 2 anos pra aprender realmente toda essa parte matemática. Pq esse tempo todo? Pq tu vai começar em matemática básica (matemática do ensino fundamental), depois algumas partes da matemática do ensino médio, pra daí ir pra cálculo, estatística e álgebra linear... vai demorar
O seu canal é um achado!!! Top demais!
Cara, meus parabéns, mil vezes meus parabéns!! Que conteúdo gigante! É raro demais ter alguém que se preocupe em ensinar em tal nível de detalhamento. Vemos muitos usuários de ferramentas pré-programadas que possuem enorme dificuldade de interpretação e análise dos resultados. Grande parte se deve à dificuldade em entender os códigos e a matemática por trás disso tudo. É sempre bom lembrar que o computador não pensa sozinho, nós que o ensinamos a pensar! Show de bola! Mais um inscrito pra conta!
Já sou seu fã. Quero muito aprender machine learning, mesmo tendo uma formação em administração.
Grande Professor de música e Grande Professor de matemática. Parabéns
Eu assisti às aulas da playlist de matemática básica e entendi tudo o que foi ensinado lá. Optei em começar esta, pois quando eu for para a de Machine Learning poderei rever os conceitos aprendidos aqui.
Se eu conseguir acompanhar esta playlist e depois o curso de Machine Learning, comprarei os 4 módulos.
Muito obrigado por tudo.
Ainda tô de cara que um conteúdo desse é de graça!
Dá uma olhada naquilo que não é de graça: didatica.tech/cursos-machine-learning-diferenciados-pela-didatica-aprendizado/ ;)
EXCELENTE !!! Para quem não conhece e quer aprender música, recomendo o canal dele Descomplicando a Música. É a mesma didática EXCELENTE.
Sou fascidado pela matemática de redes neurais, sigmoide,tanh,softmax,relu,álgebra linear etc.
Esse foi o meu PQP de hoje.
Muiiito top a abordagem e se conseguir seguir nessa linha acredito que será o melhor curso que já fiz.
Parabéns aos envolvidos!!!
👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼
Teu canal tem muita importância! Segue em frente e obrigada pelos vídeos!!
Que viagem, man.. anos atrás quando eu tava aprendendo teoria musical, aprendi muitos conceitos contigo. no Descomplicando a Música. E agora cai aqui, estudando disciplinas do meu curso de data science. E tu ainda tem uma playlist de Cálculo.. massa demais! madruguei estudando cálculo e cai aqui por conta de uma lista sobre Data-S no github kkkk
Virei fã desse canal. Parabéns pela didática e todo conteúdo.
Boa tarde. Parabéns pela iniciativa.
Prático e objetivo, deve ser formado em engenharia.
Mano, seu canal é muito foda!
Concordo 100%!!!! Achei que minha ideia era maluca, agora tenho certeza que eu tô certo.
Ótimo vídeo!! estou na graduação em estatística, e de fato, esses 4 tópicos que você destacou são verdadeiros mundos...realmente n é simples, mas pra quem gosta de mat é uma área maravilhosa...
Muito obrigado!
Vc é crânio cara!
Eu prefiro entender os conceitos primeiro para depois estudar, mas sim, e um campo muito amplo
Video super necessário. Obrigado!
Conteúdo incrível 🔥
Muito bom, ótimo professor!
Obrigado pelo video.
Perfeito.
Muito obrigado por esse canal!!
Otima intro!
Cara, parabéns! Muito bacana!
acredito que uma play list de algebra linear para não entrar crú não mata ninguém, mas é muito importante saber o que vc quer com machine learn, porque vc vai estudando e pensando...bom isso serviria para mim, poderia usar isso de tal modo, e assim associando informação
Oi Diego, existe um estigma a respeito da álgebra linear, como se o seu domínio fosse um pré-requisito básico para o machine learning. Na realidade se você sabe bem o conceito de multiplicação entre matrizes de diferentes dimensões, isso é mais do que suficiente para compreender diferentes algoritmos, incluindo redes neurais. Alguns métodos de otimização usam recursos mais avançados de álgebra linear, mas eu não acho que valha a pena mergulhar tanto nos conceitos de álgebra antes de iniciar no machine learning, é melhor fazer isso depois, quando de fato for necessário para a compreensão de algum algoritmo em particular. Meu conselho é focar na multiplicação entre matrizes no início, sem se preocupar com fatoração LU, autovalores/autovetores, etc. por enquanto...até por que vai fazer muito mais sentido estudar os conceitos de álgebra quando você ver eles sendo usados na prática. Machine learning é matemática aplicada, não matemática pura ;)
@ matou minha dúvida, muito obrigado
@ gostei muito da explicação obrigado
@ parabéns pela resposta, mostra carinho pelos inscritos
Sotaque igualzinho do ex lutador do UFC, Fabricio Werdun kkkkkkkkkk
Queria saber se essa playlist seria o bastante para dar a base na matematica de uma faculdade de CC em universidade publica, ou se ajudaria ..
As cadeiras de matematica do curso, sao:
CÁLCULO E GEOMETRIA ANALÍTICA I II ,
MATEMÁTICA DISCRETA B
ÁLGEBRA LINEAR I - A
TEORIA DOS GRAFOS E ANÁLISE COMBINATÓRIA
CÁLCULO NUMÉRICO A
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
Muito obrigada!
Ajuda bastante, exceto álgebra linear e cálculo numérico, que são pouco abordadas nessa playlist
@ muitíssimo obrigada!
tu tem cara de ser programador
gosto de matemática, mas estudar tudo antes é muita perda de tempo mesmo
Alguém sabe se deep learning também tem muita matemática?
Eu estou perdida que nem cego em tiroteio kkkkkk , e bom estudar matematica, mas é verdade vc estuda tanta matemática , estatistica ,que ate se perde , ja estudei algoritmos de machine learning nem sabia que estava fazendo , se tivesse assistido esse video antes , ja era meio caminho andado , isso tbm para linguagem de programação ?
obrigada por compartilhar
Sim, é importante ter uma visão clara da importância e o papel de cada elemento de aprendizado antes de começar ;)
Então tu n estava estudando matemática, afinal uma pessoa q estuda estatistica e fala q está perdida realmente n sabia nem o q era estatistica.
@@Eduardo_BP Oh Deus dai me Paciencia! disse que estava perdida com matematica e estatistica com a utilização com algoritmos, se você não tiver uma visão clara o que cada elemento faz e o seu papel , e simplesmente so estudar matemática e estatística e sem o foco em algoritmos de ML e claroooo que você se perde.
Faça uma interpretação de Texto antes de fazer comentário desse, e assista o video , porque no meu próprio comentário afirmo "VERDADE" no que ele comentou no video que estudar matemática sem ML .
@@tatiellerodrigues2742 Vc q aprender I.A para qual objetivo ?
@@Eduardo_BP para quando eu crescer trabalhar na Tesla
Boa! +1
Mas e as bibliotecas para implementar, só elas não bastam?
Fica manco. É importante entender um pouco do que rola por trás das funções, pelo menos a ideia básica
Soy peruano y entendí todo
Meses??? Não seriam anos??
Tb acho!
Se o cara tá no zero em matemática (ZERO mesmo), acredito que demora uns 2 anos pra aprender realmente toda essa parte matemática. Pq esse tempo todo? Pq tu vai começar em matemática básica (matemática do ensino fundamental), depois algumas partes da matemática do ensino médio, pra daí ir pra cálculo, estatística e álgebra linear... vai demorar