मशीन लर्निंग के लिए गणितीय आधार

क्या आपने कभी सोचा है कि मशीन लर्निंग मॉडल के अंदर क्या हो रहा है? इस क्षेत्र में वास्तव में महारत हासिल करने के लिए, आपको केवल लाइब्रेरी का उपयोग करने से आगे बढ़ना होगा और उन मुख्य गणितीय सिद्धांतों को समझना होगा जो एल्गोरिदम को कार्यशील बनाते हैं। यह कोर्स मशीन लर्निंग के पीछे के आवश्यक गणित को स्पष्ट करता है। आप लीनियर अलजेब्रा, कैलकुलस, प्रॉबबिलिटी और ऑप्टिमाइज़ेशन में एक मजबूत नींव बनाएंगे, एल्गोरिदम को अमूर्त कोड के रूप में नहीं, बल्कि अनुप्रयुक्त गणितीय अवधारणाओं के रूप में देखना सीखेंगे। आप तकनीकी विवरण पढ़ने और सामान्य मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली को समझने का आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - डेटा का प्रतिनिधित्व करने और ट्रांसफॉर्मेशन (परिवर्तन) करने में वैक्टर और मैट्रिसेस की भूमिका को समझें। - यह देखने के लिए कि मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से कैसे सीखते हैं, डेरिवेटिव्स और ग्रेडिएंट्स जैसी कैलकुलस अवधारणाओं को लागू करें। - अनिश्चितता के बारे में तर्क करने और मॉडल परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए मौलिक प्रॉबबिलिटी सिद्धांत सीखें। - ग्रेडिएंट डिसेंट के पीछे के तर्क सहित, ऑप्टिमाइज़ेशन के मुख्य सिद्धांतों को समझें। - गणितीय सिद्धांतों को रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन जैसे व्यावहारिक मशीन लर्निंग कार्यों से जोड़ें। - मशीन लर्निंग रिसर्च में उपयोग किए जाने वाले नोटेशन को पढ़ने और व्याख्या करने का आत्मविश्वास विकसित करें। हम पहले सिद्धांतों से शुरुआत करते हैं, प्रमुख शब्दावली और अवधारणाओं को स्थापित करते हैं। फिर यह कोर्स प्रत्येक प्रमुख गणितीय विषय के माध्यम से आगे बढ़ता है, स्पष्ट व्याख्याओं और लिखित अभ्यासों के साथ सिद्धांत को व्यवहार से जोड़ता है। यह कोर्स मशीन लर्निंग में शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा साइंस या प्रोग्रामिंग में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि हाई स्कूल स्तर के गणित से परिचित होना फायदेमंद होगा। आज ही अपना मूलभूत ज्ञान बनाना शुरू करें।