Makine öğrenimi algoritmaları ve matematiksel temeller

Makine öğrenmesi modern teknolojiyi güçlendirir, ancak gerçek beceri algoritmaların kaput altında nasıl çalıştığını anlamaktır.Bu yazılı kılavuz, sezgisel kavramlar ile modelleri etkili bir şekilde değerlendirmek ve optimize etmek için gereken matematiksel katılık arasındaki boşluğu doldurur. Temel istatistik ve doğrusal cebirden, denetimli ve denetsiz öğrenme algoritmalarına kadar, temel makine öğrenme yöntemlerinin sağlam bir hakimiyetini kazanacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal egzersizler yoluyla, modellerin paternleri nasıl öğrendiğini, hataları nasıl en aza indirdiğini ve tahminler nasıl yaptığını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Matris işlemleri, türevler ve makine öğrenmesinde kullanılan olasılık fonksiyonları da dahil olmak üzere temel matematiksel ilkeleri anlayacaksınız. K-means kümeleme ve ana bileşen analizi gibi denetlenmemiş öğrenme tekniklerini keşfedin. Model performansını çapraz doğrulama, kayıp fonksiyonları ve modern sınıflandırma ve regresyon metrikleriyle değerlendirin. Aşırı uyumluluğu önlemek ve modelin doğruluğunu artırmak için düzenleme teknikleri ve özellik mühendisliğini uygulayın. Yükselme artışı ve temel model yorumlanabilirlik teknikleri de dahil olmak üzere gelişmiş algoritma mekaniklerini anlayın.Kurs, belirli algoritmik mimariler ve pratik metin tabanlı uygulama egzersizleri tanıtmadan önce net tanımlarla, temel matematiksel terminoloji ve temel istatistiksel kavramlarla başlar. Veri bilimi ve yazılım geliştirme alanında yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs, yüksek matematikte önceden gelişmiş bir geçmiş gerektirmez. Makine öğrenme algoritmalarının derin ve kalıcı bir anlayışını oluşturmak için bugün okumaya başlayın.