1. शिक्षा का उद्देश्य : शिक्षा का उद्देश्य ज्ञान और नैतिकता का प्रसार करना है।

मशीन लर्निंग के पीछे गणित को समझना सिर्फ स्क्रिप्ट चलाने और वास्तव में जानने के बीच अंतर है कि मॉडल कैसे सीखता है. यह कोर्स आवश्यक गणितीय परिदृश्य के माध्यम से एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपके पास विश्वास के साथ डेटा विज्ञान को नेविगेट करने के लिए उपकरण हैं. आप बुनियादी परिभाषाओं से जटिल गणनाओं तक संक्रमण करेंगे जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को चलाते हैं. इस लिखित पाठ्यक्रम के माध्यम से, आप तर्क के लिए एक गहरी अंतर्दृष्टि विकसित करेंगे जो आधुनिक पूर्वानुमान मॉडल को शक्ति देता है. आप सतह स्तर कोडिंग से परे चलेंगे ताकि आप प्रत्येक एल्गोरिथम के पीछे "क्यों" को समझ सकें जिसे आप लागू करते हैं. आप क्या सीखेंगे: - डेटा प्रदर्शित करने में रैखिक बीजगणित, सदिश और मैट्रिक्स की मौलिक भूमिकाओं को समझें। - अनुकूलन समस्याओं को हल करने और मॉडल प्रशिक्षण को समझने के लिए बहुविकल्पीय कलन लागू करें। - जटिल डेटा को सरल बनाने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण जैसी आयामता कम करने की तकनीकों का अभ्यास करें। - ग्रेडिएंट के तर्क और आधुनिक अनुकूलन एल्गोरिदम में उनके अनुप्रयोग को सीखें - गणितीय सिद्धांत और वास्तविक दुनिया के एल्गोरिथम प्रदर्शन के बीच संबंधों की व्याख्या करें। यह पाठ्यक्रम डेटा मॉडलिंग में व्यावहारिक गणितीय अनुप्रयोगों के माध्यम से आपको मार्गदर्शन करने से पहले प्रमुख शब्दावली और बुनियादी परिभाषाओं के साथ शुरू होता है. यह उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जमीन से मशीन सीखने की पेशेवर स्तर की समझ बनाना चाहते हैं. कोई उन्नत पूर्व आवश्यकताएं आवश्यक नहीं हैं. इसका अर्थ यह है कि विज्ञान की दुनिया में जो भी परिवर्तन होता है, वह गणित के नियमों के अनुसार ही होता है।