Mathematische Grundlagen für maschinelles Lernen

Um das Gebiet wirklich zu beherrschen, müssen Sie über die bloße Verwendung von Bibliotheken hinausgehen und die mathematischen Grundprinzipien verstehen, die die Funktionsweise von Algorithmen ermöglichen. Dieser Kurs entmystifiziert die wesentliche Mathematik hinter dem maschinellen Lernen.Sie werden eine solide Grundlage in linearer Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeit und Optimierung schaffen und lernen, Algorithmen nicht als abstrakten Code, sondern als angewandte mathematische Konzepte zu sehen. Sie gewinnen das Vertrauen, technische Beschreibungen zu lesen und die inneren Funktionen gängiger Modelle zu erfassen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Rolle von Vektoren und Matrizen bei der Darstellung von Daten und der Durchführung von Transformationen. - Wenden Sie Kalkülkonzepte wie Ableitungen und Gradienten an, um zu sehen, wie Modelle durch Optimierung lernen. - Lernen Sie die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie, um über Unsicherheit zu denken und Modellergebnisse zu bewerten. - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Optimierung, einschließlich der Logik hinter dem Gradientenabstieg. - Verbinden Sie mathematische Theorien mit praktischen Machine-Learning-Aufgaben wie Regression und Klassifikation. - Bauen Sie das Vertrauen auf, um die in der Forschung zum maschinellen Lernen verwendete Notation zu lesen und zu interpretieren. Wir beginnen mit den Grundlagen, legen die wichtigsten Begriffe und Konzepte fest und gehen dann durch jedes wichtige mathematische Thema, wobei wir die Theorie mit der Praxis verbinden, mit klaren Erklärungen und schriftlichen Übungen. Dieser Kurs ist für Anfänger im Bereich Machine Learning gedacht.Es sind keine Vorkenntnisse in Data Science oder Programmierung erforderlich, obwohl eine Vertrautheit mit Mathematik auf High-School-Niveau von Vorteil ist. Bauen Sie noch heute Ihr Grundlagenwissen auf.