Linear Algebra Foundations for Machine Learning and Data Science (İngilizce).

Kodların arkasındaki matematiksel işlemleri anlamak, yapay zeka alanında bir pratisyen ile gerçek bir uzmanı ayıran şeydir. Bu ders, günümüzde en güçlü algoritmaları çalıştıran doğrusal cebir kavramlarını öğrenmek için açık, metin tabanlı bir yol sağlar. Sadece kütüphane fonksiyonlarını çağırmaktan verilerin nasıl yapıldığını ve manipule edildiğini anlamaya geçiş yapacaksınız. Çok boyutlu alanlar açısından düşünmeyi öğrenerek, makine öğrenme modellerini en baştan uygulamak, hata ayıklama ve optimize etmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Yüksek boyutlu uzayda vektör ve matrislerin temel özelliklerini anlamak - Matris işlemlerini doğrusal denklem sistemlerini çözmek ve verileri dönüştürmek için uygulayın - Boyut azaltma teknikleri için özdeğer ve özvektörlerin ana kavramları - Python ve modern sayısal kütüphaneler kullanarak matematiksel işlemleri uygulamayı pratik edin - Çağdaş yapay zeka mimarilerinde tensör ve vektör gömmelerinin rolünü keşfedin - Sinirsel ağların bilgiyi nasıl işlediğini anlamak için doğrusal dönüşümleri analiz edin Ders materyali, pratik uygulamalar ve algoritmik mantık ile devam etmeden önce temel tanımlamalar ve işaretleme ile başlar. Soyut kavramları anlama becerinizi pekiştirmek için tasarlanmış yazılı açıklamalar ve kod tabanlı egzersizler ile ilerlersiniz. Bu ders, Python' u temel anlayan ve kodlama ile matematiksel teori arasındaki boşluğu doldurmak isteyen acemiler için tasarlanmıştır. Veri bilimi için matematiksel sezgilerinizi bugünden inşa etmeye başlayın.