Математические основы машинного обучения

Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Таким образом, чтобы стать лучшим специалистом по данным, вы должны иметь практическое понимание наиболее актуальной математики. Начать заниматься наукой о данных легко благодаря высокоуровневым библиотекам Scikit-learn и Keras. Понимание математики, лежащей в основе алгоритмов этих библиотек, открывает перед вами бесконечное количество возможностей. От выявления проблем моделирования до изобретения новых и более эффективных решений может значительно увеличить влияние, которое вы можете оказать в ходе своей работы.

Этот курс под руководством Джона Крона обеспечивает четкое понимание математики, а именно линейной алгебры и исчисления, лежащих в основе алгоритмов машинного обучения и моделей обработки данных.

Разделы курса:

1. Структуры данных линейной алгебры
2. Тензорные операции
3. Свойства матрицы
4. Матричные операции для машинного обучения
5. Ограничения
6. Производные и дифференцирование
7. Автоматическая дифференциация
8. Интегральное исчисление
9. и др.

В каждом из разделов вы найдете множество практических заданий, демонстраций кода Python и практических упражнений, чтобы ваша математические знания были на высоте!