هر محصول علاوه بر توسعه نیاز به پشتیبانی و نگهداشت دارد. مدل‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین نیز از این قاعده مستثنی نیستند. این مدل‌ها بر اساس مجموعه‌ای از داده‌ها ساخته می‌شوند. اما پس از استقرار در محصول و گذشت زمان، غیرقابل اعتماد و قدیمی شده و دقت کاهش می‌یابد.
یکی از چالش‌های مهم استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در صنعت مربوط به کیفیت داده‌هاست. کم بودن داده، نامتوازن بودن آنها، نداشتن برچسب و مقادیر نامعتبر متنوع یا از دست رفته از جمله دغدغه‌های مهم هستند.
کانال یوتیوب StatQuest with Josh Starmer یک منبع آموزشی بسیار خوب در زمینه‌های آمار و ریاضیات دوست‌داشتنی است که با توضیحات جذاب و بصری‌سازی عالی، تفسیرهای ساده و قابل فهم کاربردی در حوزه‌های علم داده و یادگیری ماشین ارائه می‌کند.
یکی از چالش‌های مهم دوران دبیرستان به یاد داشتن مقدار سینوس و کسینوس زوایای مشهور بوده و هست. در این راستا روش‌هایی مانند محاسبه به کمک دست و تا کردن انگشتان پیشنهاد شده است که هر کدام از انگشتان نماد یک زاویه هستند.
کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow یکی از کتاب‌های معروف و پرطرفدار در زمینه‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این کتاب راهنمای عملی و عمیقی برای ساخت و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-Learn، Keras و TensorFlow ارائه می‌دهد.
دترمینان ماتریس مربعی - که به صورت $ \vert A \vert $ یا $ det( A ) $ نمایش داده می‌شود - یکی از مفاهیم مشهور جبر خطی است که کاربردهای بسیاری در علوم مختلف دارد. امکان محاسبه سریع دترمینان یک ماتریس با ابعاد بزرگ بحث مهمی است که در ادامه سه روش محاسباتی رایج و پیچیدگی زمانی آنها مرور خواهند شد.
علاقه‌مندان به مباحث مختلف طراحی الگوریتم و همینطور شرکت‌کنندگان مسابقات برنامه‌نویسی به خوبی می‌دانند که یکی از مهمترین پارامترهای طراحی موفقیت‌آمیز یک الگوریتم، شیوه صحیح فکر کردن روی حل مسئله است. حل انواع سوالات الگوریتمی به ما کمک می‌کند ذهن خودمان را برای حل مسائل پیچیده‌تر آماده کنیم.
الگوریتم جستجوی اول عمق (Depth First Search - DFS) یا نام‌های دیگری همچون جستجو در عمق، پیمایش اول عمق، پیمایش عمق اول الگوریتمی مشابه الگوریتم جستجوی اول سطح (BFS) برای پیمایش گراف است. این دو الگوریتم خواص و کاربردهای مشترک بسیاری دارند و تفاوت اصلی در این است که در هر تکرار الگوریتم DFS تنها یکی از گره‌های مجاور گره پردازش شده برای مرحله بعد انتخاب می‌شود.