Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için Esas Matematik

Veri bilimi algoritmalarının arkasındaki mantığı anlamak için altta yatan matematiği sağlam bir şekilde kavramamız gerekiyor. Bu ders, soyut formüller ve yapay zekadaki pratik uygulamalar arasındaki boşluğu kapatarak, kütüphanelerin kullanıcısı olmaktan çıkıp modellerin öğrenme, optimizasyon ve öngörü yapma mekanizmalarını anlamaya yönlendiriyor. Günümüzün en gelişmiş teknolojilerini güçlendiren matematiksel kavramların kapsamlı bir araç seti geliştireceksiniz. Detaylı açıklamaları okuyarak ve yazılı egzersizlerle pratik yaparak, veri bilimi dünyasını notasyon veya teori tarafından baskı altında hissetmeden yönlendirmek için gereken netliği elde edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Veri temsili için vektör işlemleri ve matris dönüşümleri de dahil olmak üzere doğrusal cebir kavramlarını öğrenin. - Makine öğrenme modellerinin performansı nasıl iyileştirdiğini anlamak için gradiyent ve türevler gibi hesaplama ilkelerini uygulayın. - Bilgilendirilmiş veri tabanlı kararlar almak için olasılık dağılımlarını ve istatistiksel önemini anlayın. - Modern sinirsel ağlarda ve derin öğrenme mimarilerinde kullanılan optimizasyon tekniklerini uygulama. - Boyut azaltma ve özellik mühendisliği arkasındaki matematiksel mantığı öğren. - Yapısal yazılı senaryolar yoluyla matematiksel teoriyi ortak veri bilimi sorunlarına uygulayın. Kurs temel terminoloji ve işaretleme ile başlar, daha sonra doğrusal cebir, hesaplama ve olasılıktan geçerek bunların modern makine öğrenimi iş akışlarında doğrudan uygulanmasıyla sona erer. Bu kurs veri bilimi veya yapay zeka alanında kariyer yapmak isteyen ama gerekli matematikte net bir başlangıç noktasına ihtiyacı olan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden ileri matematik bilgisi gerekmez. Yapay zeka alanında kariyer yapmak için matematiksel temellerinizi bugünden inşa etmeye başlayın.