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機器學習的數學基礎

基本線性代數和微積分在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中的實戰應用

從這 16.5 小時的課程,你會學到

  • 了解線性代數和微積分的基礎知識,這是所有機器學習和數據科學的關鍵數學科目
  • 使用所有三個最重要的 Python 張量庫來操作張量:NumPy、TensorFlow 和 PyTorch
  • 如何將所有基本的向量和矩陣運算應用於機器學習和資料科學
  • 使用特徵向量( eigenvectors )、SVD 和 PCA 將複雜資料的維度降低到資料量最大的元素
  • 使用簡單技術(例如消除)和高級技術(例如偽反演)求解未知數
  • 通過 Python 中的互動式程式碼演示,從第一原理開始,欣賞微積分的工作原理
  • 深入了解鍊式法則( chain rule )等高級微分法則
  • 手動運用 TensorFlow 和 PyTorch 計算機器學習成本函數的偏導數
  • 準確掌握梯度是什麼,並理解為什麼它們對於通過梯度下降啟用 ML 至關重要
  • 使用積分來確定任何給定曲線下的面積
  • 能夠更貼心地掌握尖端機器學習論文的細節
  • 了解機器學習演算法背後發生的事情,包括那些用於深度學習的演算法

要求

  • 所有的程式碼示範都將使用 Python,因此對 Python 或其他物件導向的程式語言的經驗將有助於跟上實踐的範例
  • 熟悉中學水平的數學將使這門課更容易跟上。如果你能自如地處理量化資訊–如理解圖表和重新排列簡單的方程式–那麼你應該做好充分準備來跟上所有的數學課程。

課程說明

數學是資料科學和機器學習的核心。 因此,要成為最好的資料科學家,你必須對最相關的數學有實際的理解。

藉助 Scikit-learn 和 Keras 等高級程式庫,資料科學入門很容易。 但是,了解這些程式庫中演算法背後的數學運算提供你無限的可能性。 從識別建模問題到發明新的更強大的解決方案,了解其背後的數學可以顯著增加你在職業生涯中的影響力。

在深度學習大師 Jon Krohn 博士的帶領下,本課程提供了對數學的牢固掌握,如線性代數和微積分,這是機器學習演算法和資料科學模型的基礎。

該課程分為以下幾個部分。

  1. 線性代數 資料結構
  2. 張量操作
  3. 矩陣屬性
  4. 特徵向量和特徵值
  5. 機器學習的矩陣運算
  6. 矩陣的侷限性
  7. 衍生物和微分
  8. 自動微分
  9. 偏導數
  10. 積分學

在每個部分中,你都會發現大量動手作業、Python 程式碼演示和實踐練習,讓你的數學遊戲達到最佳狀態!

這門機器學習的數學基礎課程已經完成,但在未來,我們打算增加數學以外的相關學科的獎勵內容,即:機率、統計、資料結構、演算法和優化。 現在註冊包括免費、無限制地訪問所有這些未來的課程內容——總共超過 25 小時。

你準備好成為一名傑出的資料科學家了嗎? 教室見。

目標受眾

  • 你使用高階軟體程式庫(如scikit-learn、Keras、TensorFlow)來訓練或部署機器學習演算法,現在想了解抽象的基礎知識,使你能夠擴充你的能力
  • 你是一名軟體開發人員,希望為機器學習演算法在營運系統中的部署打下堅實基礎。
  • 你是一名資料科學家,希望加強對你的專業學科的核心科目的理解
  • 你是一名資料分析師或人工智慧愛好者,希望成為一名資料科學家或資料/機器學習工程師,因此你渴望從頭開始深入瞭解你要進入的領域(你非常明智!)。

講師簡介

Dr Jon Krohn 首席資料科學家和排名第一的暢銷書作者

Jon Krohn是機器學習公司 untapt 的首席資料科學家。他撰寫了《深度學習圖解》一書,該書一經出版即成為第一暢銷書,被翻譯成六種語言。

Jon 因其引人注目的講座而聞名,他在哥倫比亞大學和紐約大學親自授課,並透過O’Reilly和SuperDataScience播客進行線上授課。

他擁有牛津大學的博士學位,自2010年以來一直在領先的學術期刊上發表機器學習方面的文章;他的論文已被引用超過一千次。

Ligency Team 幫助資料科學家獲得成功

你們好。

我們是Ligency的公關和行銷團隊。當新課程釋出時,當我們釋出新的播客、部落格、分享 cheatsheets等時,你將會聽到我們的聲音

我們在這裡幫助你保持在資料科學和技術的最尖端。

在課堂上見。

真誠的。

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英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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