พีชคณิตเชิงเส้นและคณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ความสำเร็จของการเรียนรู้ของเครื่องยึดติดกับมากกว่าเพียงแค่โค้ด ความเข้าใจลึกซึ้งของรากฐานทางคณิตศาสตร์ของมันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองและแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้คุณสามารถสร้าง, แก้ไขข้อผิดพลาด และปรับปรุงอัลกอริทึมให้ดีที่สุด คุณจะเรียนรู้อะไร * เข้าใจหลักการของพีชคณิตเชิงเส้น เช่น เวกเตอร์, แมทริกซ์ และ แทนซอร์ * ประยุกต์ใช้หลักการทางพีชคณิตเสมือนจริง ในการแสดงข้อมูล การแปลงข้อมูล และลดขนาดการเรียนรู้ของเครื่อง * เรียนรู้หลักการพื้นฐานของคณิตศาสตร์เบี่ยงเบน เช่น ขอบเขต, ส่วนเบี่ยงเบน, และค่าเฉลี่ย สำหรับปรับปรุง * ศึกษาพื้นฐานของการคำนวณแบบอิงเกต และบทบาทของมันในความน่าจะเป็นและแบบจำลองทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง * เรียนรู้ว่าการแยกแยะอัตโนมัติ ช่วยในการฝึก ระบบประสาทสมัยใหม่ และแบบจำลองการเรียนรู้ลึก * ฝึกปฏิบัติการและความคิดเกี่ยวกับคณิตศาสตร์โดยใช้ภาษาไพธอน กับ NumPy, TensorFlow และ PyTorch หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของ พีชคณิตแบบเสี่ยงทาย พัฒนาไปสู่หัวข้อพื้นฐานของ พีชคณิตแบบแยกส่วนและส่วนรวม และจบลงด้วยการแสดงให้เห็นว่าหลักการเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้จริงอย่างไร ในกรอบแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้เครื่อง และใครก็ตามที่ต้องการสร้างฐานคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง เพื่อเข้าใจ AI และ ML แนวคิด โดยไม่ต้องมีความรู้คณิตศาสตร์ขั้นสูงก่อนหน้านี้ เริ่มสร้างชุดเครื่องมือคณิตศาสตร์ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้เลย