機械学習のための数学

機械学習の背後にある数学を理解することは、単にスクリプトを実行するのと、モデルの学習方法を知るための本当の方法の違いです。このコースでは、データサイエンスを自信をもって進めるためのツールを確保するために、必須の数学的な景観を通して明確な道を提供します。基本的な定義から人工知能を駆動する複雑な計算へと移行します。 これらの書き込みカリキュラムを通して、あなたは現代の予測モデルを動かす論理に対する深い直感を開発するでしょう。あなたは表面レベルのコード化を超えて、あなたが実装するすべてのアルゴリズムの背後にある「なぜ」を理解するでしょう。 学ぶことは 線形代数，ベクトル，行列のデータ表現における基本的な役割を理解する。 モデルの学習を理解するために，最適化問題を解くために多変量計算を適用する。 主成分分析のような次元縮小技法を用いて複雑なデータを簡単にする。 また，最適化アルゴリズムにおけるグラディエントの論理とその応用について述べた。 数学的理論と実世界のアルゴリズム性能との関係を解釈する。 このコースは、データモデリングにおける数学的な応用を通して、あなたを導く前に、重要な用語と基礎的な定義から始まります。これは、機械学習のプロフェッショナルレベルの理解を基礎から構築したい初心者向けに設計されています。高度な前提条件は必要ありません。 データサイエンスの世界への移行を始めるには、それを可能にする数学を習得する必要があります。