Вычисление для науки данных: Основы машинного обучения

Многие начинающие ученые, занимающиеся анализом данных, с трудом проходят курсы для начинающих, потому что математика, лежащая в основе алгоритмов машинного обучения, кажется им чем-то вроде черного ящика. Этот курс ликвидирует разрыв между абстрактной математической теорией и практическим применением. Читая четкие объяснения и работая с помощью целевых письменных упражнений, вы развиете сильное интуитивное понимание того, как алгоритмы учатся, оптимизируют и обновляют. Вы исследуете основные понятия, такие как производные, градиенты и интеграция, и увидите, как эти понятия представлены с помощьй современных библиотек Python для научных вычислений. Что вы узнаете: - Понять основные понятия пределов, производных и скоростей изменения. - Применять ключевые производные правила, включая правило цепи, для демистификации обратного распространения в нейронных сетях. - Освоить частные производные и градиенты для понимания алгоритмов оптимизации градиентного спуска. - Изучить интеграцию и ее важнейшую роль в распределениях вероятности и непрерывном анализе данных. - Практикуем перевод математических формул в чистый, современный код на Python с использованием символических математических библиотек, таких как SymPy. - Анализ того, как современные оптимизационные системы обрабатывают автоматическую дифференциацию для моделей глубокого обучения. Курс начинается с основных определений и ключевой математической терминологии, а затем переходит к практическим приложениям. Вы будете шаг за шагом переходить от исчисления с одной переменной к концепциям с несколькими переменными и векторному исчислению, всегда связывая математику с реальными сценариями науки о данных. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, программистов и технических энтузиастов, которые хотят построить прочную математическую основу. Базовое понимание алгебры средней школы полезно, но не требуется предварительного исчисления или продвинутого опыта программирования. Начните читать уже сегодня, чтобы разобраться в математике машинного обучения и взять под контроль свое путешествие в науку о данных.