18 S096 Cálculo de Matrizes para Aprendizagem de Máquina e Além January Iap 2023

Compreender a matemática por trás dos modelos de machine learning pode parecer assustador, especialmente quando se lida com estruturas de dados complexas. Este curso desmistifica o cálculo de matriz, equipando você com as ferramentas analíticas para compreender, implementar e ajustar várias técnicas de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: * Aprenda operações fundamentais e propriedades de vetores e matrizes. * Entender as regras e técnicas de diferenciação de vetores e matrizes. * Aplique cálculo de matriz para otimizar algoritmos comuns de aprendizado de máquina. * Apreender o conceito de gradientes e Jacobians em funções multivariáveis. * Explore como as fatoriais de matriz são usadas em contextos práticos de aprendizado de máquina. * Pratique a derivação de gradientes para funções de perda e funções ativadoras. * Entenda os princípios da diferenciação automática e seu papel nas estruturas modernas de aprendizado de máquina. O curso começa com uma revisão de álgebra vetorial e matricial, progredindo através de regras de diferenciação e aplicações práticas em modelos de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para iniciantes absolutos com uma compreensão básica da álgebra do ensino médio, ansiosos para aprofundar os fundamentos matemáticos do aprendizado de máquina. Comece sua jornada para uma compreensão mais profunda do núcleo matemático do machine learning hoje mesmo.