Matrix Calculus untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

Algoritma machine learning sering terlihat seperti kotak hitam, namun mekanisme pembelajaran inti mereka bergantung pada satu konsep matematika: kalkulus matriks. Kursus tertulis ini mendemistifikasi matematika di balik optimasi modern, membantu Anda memahami bagaimana gradien mengendalikan jaringan saraf, model regresi, dan algoritma klasifikasi. Apa yang akan Anda pelajari: • Mengerti konsep dasar dari vektor dan turunan matriks • Menghitung gradien, Jacobians, dan matriks Hessian untuk fungsi multivariabel • Terapkan aturan rantai matriks untuk mendapatkan langkah backpropagation dalam jaringan saraf • Menganalisis algoritma optimasi seperti gradien turun dari perspektif matematika • Mengeksplorasi konsep diferensiasi otomatis modern yang digunakan dalam kerangka kerja pembelajaran mesin. Anda akan mulai dengan terminologi kunci dan definisi dasar sebelum bergerak langkah demi langkah ke derivatif vektor, operasi matriks, dan aplikasi langsung mereka dalam algoritma pelatihan. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data bercita-cita dan pemula pembelajaran mesin yang ingin membangun dasar matematika yang kuat tanpa prasyarat yang maju. Baca dan kuasai mesin matematika yang menggerakkan kecerdasan buatan modern.