机器学习是人工智能的一部分,涉及开发算法,使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同,在为每个任务编码特定的说明时,ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用,提供了开发,分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化,数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
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至关重要的是,我们帮助教育工作者(包括K-12系统及以后的教育者)所掌握的一切,以确保美国所有学生拥有所有学科中学校成功所需的阅读和扫盲技能。这些技能也是正规教育后的悠久生活的门户,因为它们有助于学生的公民推理和话语,经济生产力和个人成就。在当今以技术为中心的世界中,不需要强大的阅读能力的职业越来越少。使学生成为终身读者和独立学习者的准备始于促进其成长年代(Pre-K-3)的识字,并需要在整个正规教育中支持他们的进步,以便学生能够在整个生命周期内作为公民,工人,邻居,父母和社区成员作为公民,工人,邻居,父母和社区成员的日常生活。