Algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique

Comprendre la mécanique de l'apprentissage automatique nécessite une solide compréhension des mathématiques qui le propulsent.Ce cours comble le fossé entre les mathématiques abstraites et les applications pratiques des données, vous aidant à passer de l'arithmétique de base à la manipulation des structures à haute dimension utilisées dans l'IA moderne.Vous acquerrez l'intuition nécessaire pour interpréter les données comme des objets géométriques et comprendre comment les algorithmes traitent les informations. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les opérations vectorielles et leurs interprétations géométriques dans des espaces de données multidimensionnels - Transformations de matrice principale, y compris l'échelle, la rotation et le changement de base - Résoudre des systèmes d'équations linéaires pour trouver des paramètres optimaux pour les modèles de données - Appliquer les techniques de multiplication et d'inversion de matrices utilisées dans l'entraînement de modèles - Explorez les valeurs propres et les vecteurs propres pour comprendre la réduction de la dimensionnalité et les algorithmes de classement - Apprenez comment les concepts modernes tels que les intégrations et les tenseurs à haute dimension représentent l'information Le cours commence par des définitions fondamentales et une terminologie clé avant de passer aux opérations de base de l'algèbre linéaire. Vous lirez des explications claires sur la façon dont ces concepts s'appliquent à des scénarios du monde réel tels que la manipulation d'images et la recherche de données. Ce cours est conçu pour les débutants ayant une compréhension de base de l'algèbre qui souhaitent entrer dans le monde de la science des données.