Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Таким образом, чтобы стать лучшим специалистом по данным, вы должны иметь практическое понимание наиболее актуальной математики. Начать заниматься наукой о данных легко благодаря высокоуровневым библиотекам Scikit-learn и Keras. Понимание математики, лежащей в основе алгоритмов этих библиотек, открывает перед вами бесконечное количество возможностей. От выявления проблем моделирования до изобретения новых и более эффективных решений может значительно увеличить влияние, которое вы можете оказать в ходе своей работы.
Этот курс под руководством Джона Крона обеспечивает четкое понимание математики, а именно линейной алгебры и исчисления, лежащих в основе алгоритмов машинного обучения и моделей обработки данных.
Разделы курса:
- Структуры данных линейной алгебры
- Тензорные операции
- Свойства матрицы
- Матричные операции для машинного обучения
- Ограничения
- Производные и дифференцирование
- Автоматическая дифференциация
- Интегральное исчисление
- и др.
В каждом из разделов вы найдете множество практических заданий, демонстраций кода Python и практических упражнений, чтобы ваша математические знания были на высоте!