18 S096 Matrixrechnung für maschinelles Lernen und darüber hinaus January Iap 2023

Das Verständnis der Mathematik hinter Machine-Learning-Modellen kann entmutigend erscheinen, insbesondere wenn es um komplexe Datenstrukturen geht. Dieser Kurs entmystifiziert die Matrixrechnung und stattet Sie mit den analytischen Werkzeugen aus, um verschiedene Techniken des maschinellen Lernens zu verstehen, zu implementieren und zu optimieren. Was Sie lernen werden: * Lernen Sie grundlegende Operationen und Eigenschaften von Vektoren und Matrizen. * Verstehen Sie Vektor- und Matrixdifferenzierungsregeln und -techniken. * Anwenden von Matrixkalkül zur Optimierung gängiger Machine-Learning-Algorithmen. * Das Konzept von Gradienten und Jacobianern in mehrvariablen Funktionen verstehen. * Erkunden Sie, wie Matrixfaktorisierungen in praktischen Kontexten des maschinellen Lernens verwendet werden. * Üben Sie die Ableitung von Gradienten für Verlustfunktionen und Aktivierungsfunktionen. * Verstehen Sie die Prinzipien der automatischen Differenzierung und ihre Rolle in modernen Machine Learning Frameworks. Der Kurs beginnt mit einer Übersicht über Vektor- und Matrixalgebra, geht dann über Differenzierungsregeln und praktische Anwendungen in Machine-Learning-Modellen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger mit einem Grundverständnis der Algebra der High School, die sich in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens vertiefen möchten. Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Reise zu einem tieferen Verständnis des mathematischen Kerns des maschinellen Lernens.