คำอธิบาย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความฝันหลายคนพยายามที่จะก้าวข้ามบทเรียนสำหรับมือใหม่ เพราะคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังมันรู้สึกเหมือนกล่องดำ ความเข้าใจการคำนวณที่อยู่เบื้องหลังอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกุญแจสำคัญในการเปิดประตูสู่ความเชี่ยวชาญที่แท้จริงในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างระหว่างทฤษฎีคณิตศาสตร์เชิงนามธรรมและการใช้จริง โดยการอ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและทำแบบฝึกหัดที่กำหนดเป้าหมายไว้ คุณจะพัฒนาความเข้าใจที่เข้มแข็งเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ อัลกอริทึม การปรับปรุงและอัปเดต คุณจะสำรวจแนวคิดหลักเช่น สมการทางคณิตศาสตร์ ค่าเฉลี่ย และสมการรวม และดูว่าแนวคิดเหล่านี้จะถูกแสดงออกมาอย่างไร โดยใช้ไลบรารีภาษาไพธอนสมัยใหม่สำหรับใช้ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการพื้นฐานของ ขอบเขต, ตัวแปร และอัตราการเปลี่ยนแปลง - ใช้กฎการแยกกุญแจ รวมถึงกฎโซ่ ในการแก้ปริศนาการกระจายกลับในเครือข่ายประสาท - เรียนรู้ทฤษฎีการแปรผันส่วน และ gradient เพื่อเข้าใจการแก้ปัญหา gradient descent - ศึกษาการรวมและบทบาทสำคัญของมัน ในการกระจายความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่อง - ฝึกแปลสูตรคณิตศาสตร์ ไปเป็นโค้ดไพทอนสมัยใหม่ ใช้ไลบรารีคณิตศาสตร์แบบสัญลักษณ์ เช่น SymPy - วิเคราะห์ว่ากรอบการปรับปรุงประสิทธิภาพสมัยใหม่ จัดการการแยกแยะอัตโนมัติ สำหรับโมเดลการเรียนรู้ลึก หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการอธิบายพื้นฐานและคำศัพท์หลักของคณิตศาสตร์ก่อนที่จะไปสู่การประยุกต์ใช้ในชีวิตจริง คุณจะย้ายไปตามขั้นตอนจากแคลคูลัสตัวแปรเดียวไปยังแนวคิดหลายตัวแปรและแคลคูลัสเวกเตอร์ โดยเชื่อมโยงคณิตศาสตร์กลับไปยังสถานการณ์ทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริงเสมอ หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่, นักเขียนโปรแกรม และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการสร้างฐานความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่มั่นคง ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับพีชคณิตในระดับมัธยมศึกษาจะช่วยได้มาก แต่ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การคำนวณหรือการเขียนโปรแกรมขั้นสูงมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้ เพื่อทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ของการเรียนรู้ของเครื่องจักร และควบคุมการเดินทางทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ