Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi için Matris Hesabı

Makine öğrenimi algoritmaları genellikle kara kutular gibi görünse de, temel öğrenme mekanizmaları tek bir matematiksel kavrama dayanır: matris hesabı. Bu yazılı kurs, modern optimizasyonun arkasındaki matematiği açıklığa kavuşturarak, gradyanların sinir ağlarını, regresyon modellerini ve sınıflandırma algoritmalarını nasıl yönlendirdiğini anlamanıza yardımcı olur. Neler öğreneceksiniz: • Vektör ve matris türevlerinin temel kavramlarını anlayın • Çok değişkenli fonksiyonlar için gradyanları, Jakobiyenleri ve Hessian matrislerini hesaplayın • Sinir ağlarında geri yayılım adımlarını türetmek için matris zincir kuralını uygulayın • Gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmalarını matematiksel bir bakış açısıyla analiz edin • Makine öğrenimi çerçevelerinde kullanılan modern otomatik farklılaşma kavramlarını keşfedin. Vektör türevlerine, matris işlemlerine ve bunların eğitim algoritmalarındaki doğrudan uygulamalarına adım adım geçmeden önce anahtar terminoloji ve temel tanımlarla başlayacaksınız. Bu kurs, ileri düzey ön koşullar olmaksızın sağlam bir matematiksel temel oluşturmak isteyen hevesli veri bilimcileri ve makine öğrenimi yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Modern yapay zekayı güçlendiren matematiksel motoru okuyun ve ustalaşın.