Calculus for Data Science: Foundations for Machine Learning (bằng tiếng Anh).

Nhiều nhà khoa học dữ liệu tham vọng phải vật lộn để vượt qua các bài học cho người mới bắt đầu vì toán học nằm sau đó giống như một chiếc hộp đen. Chương trình này nối kết khoảng cách giữa lý thuyết toán học trừu tượng và ứng dụng thực tế. Bằng cách đọc qua các lời giải thích rõ ràng và làm qua các bài tập viết có mục tiêu, bạn sẽ phát triển một sự nắm bắt trực giác mạnh mẽ về cách thức các thuật toán học, tối ưu, và cập nhật. Bạn sẽ khám phá các khái niệm cốt lõi như đạo hàm, gradient, và tích hợp, và xem cách các kháo niệm này được biểu diễn bằng thư viện Python hiện đại cho tính toán khoa học. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản về giới hạn, đạo hàm, và tỷ lệ thay đổi. - Ứng dụng các quy tắc dẫn xuất chính, bao gồm quy thuyết chuỗi, để giải thích sự truyền ngược trong mạng nơron. - Học tốt đạo hàm riêng phần và gradient để hiểu các thuật toán tối ưu hóa gradient. - Tìm hiểu tích hợp và vai trò quan trọng của nó trong phân phối xác suất và phân tích dữ liệu liên tục. - Luyện tập dịch công thức toán học thành mã Python sạch, hiện đại bằng cách sử dụng thư viện toán học biểu tượng như SymPy. - Phân tích cách các khung tối ưu hóa hiện đại xử lý sự khác biệt tự động cho các mô hình học sâu. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thuật ngữ toán học quan trọng trước khi tiến tới các ứng dụng thực tế. Bạn sẽ bước từng bước từ tính toán đơn biến tới các khái niệm đa biến và tính toán vectơ, luôn kết nối toán học với các trường hợp khoa học dữ liệu trong thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho những nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, lập trình viên, và những người đam mê công nghệ muốn xây dựng một nền tảng toán học vững chắc. Một hiểu biết cơ bản về đại số trung học sẽ giúp ích, nhưng không cần phải có kinh nghiệm trước đó về tính toán hay lập trình cao cấp. Bắt đầu đọc hôm nay để giải mã toán học của học máy và kiểm soát hành trình khoa học dữ liệu của bạn.