Makine öğrenimi için temel matematik

Birçok giriş seviyesi makine öğrenimi kursu önemli matematiksel temelleri atlayarak, öğrencileri algoritmaların gerçekten nasıl çalıştığını anlamada kafası karışmış bırakır.Bu kurs, veri bilimi için gerekli olan matematik üzerine odaklanarak bu boşluğu kapatır. Bu temel matematiksel ilkeleri öğrenerek, model çıkışlarını yorumlamak, performans sorunlarını çözmek ve NumPy ve Pandas gibi Python kütüphanelerini kullanarak çekirdek makine öğrenme algoritmalarını güvenle uygulamak için gerekli derin anlayışı kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: * Vektörler, matrisler ve veri temsili için kritik olan matris işlemleri de dahil olmak üzere doğrusal cebirin temellerini anlamak. * Veri analizi görevlerine olasılık dağılımları, varyans ve hipotez testleri gibi temel istatistiksel kavramları uygulayın. * Eğitimde kullanılan model parametrelerini optimizasyon için gerekli olan hesaplama temellerini (derivatifler ve eğimler) öğrenin. * NumPy ile verimli sayısal hesaplama ve Pandas ile veri yönetimi üzerinde yoğunlaşarak Python kullanarak matematiksel kavramları uygulamayı pratik edin. * Açık, bakımlı makine öğrenimi boru hattı paternlerini kullanarak veri işleme ve model değerlendirmesini yapılandırmayı öğrenin. * Sinirsel ağlar ve kümeleme algoritmaları için gerekli temel veri yapıları ve matematiksel işlemleri yapılandır. Ders tanımlarla ve temel matematiksel terminolojiyle başlar, doğrusal cebir ve istatistiksel yöntemler yoluyla ilerler ve bu kavramların makine öğrenimi boru hatları içinde nasıl uygulandığını gösteren pratik yazılı örneklerle sonuçlanır. Bu ders, veri bilimi veya makine öğrenimi ile ilgilenen ve güçlü, korkutucu olmayan matematiksel bir zemine ihtiyacı olan kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden ileri matematik bilgisi veya programlama deneyimi gerekmez. Modern makine öğrenmesini yönlendiren matematik hakkındaki sağlam anlayışınızı bugünden inşa etmeye başlayın.