Fondamentaux de l'algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent sembler une boîte noire si vous ne comprenez pas les mathématiques sous-jacentes. L'algèbre linéaire est le langage fondamental qui alimente les réseaux neuronaux, les moteurs de recommandation et les plongements vectoriels modernes. Dans ce cours, vous passerez de la théorie mathématique à la compréhension pratique. Vous apprendrez comment les données sont représentées sous forme de vecteurs et de matrices, comment les algorithmes manipulent ces données et comment écrire du code NumPy propre pour effectuer ces opérations. Au cours de ce cours, vous: * Comprendrez les concepts de base des vecteurs, des matrices et des systèmes linéaires à partir de zéro ; * Résoudrez des systèmes linéaires à l'aide de méthodes d'élimination et représenterez des problèmes du monde réel mathématiquement ; * Effectuerez des opérations matricielles essentielles, y compris les transpositions, les inverses et les produits scalaires à l'aide de NumPy ; * Explorerez des applications modernes telles que les plongements vectoriels et la réduction de dimensionnalité ; * Identifierez les systèmes homogènes et non homogènes et leurs ensembles de solutions ; * Appliquerez la théorie mathématique à des représentations de données pratiques utilisées en apprentissage automatique. Ce cours commence par des définitions fondamentales des vecteurs et des matrices avant de passer étape par étape à la résolution de systèmes linéaires complexes et à la traduction de ces concepts en code Python. Il est conçu pour les aspirants scientifiques des données et les programmeurs qui souhaitent apprendre les fondements mathématiques de l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'une formation mathématique avancée. Commencez dès aujourd'hui à bâtir une base mathématique plus solide pour votre parcours en IA.