
Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 35.832
- Реакции
- 539.894
Последние темы автора:
[Сергей Курбатов] [Enterclass] Среди цветов (2025)
[Олеся Чижикова] Марафон по 10 книгам Julia Donaldson (2024)
[Ольга Пономарёва] Топ-150 ответов на вопросы из собеседований (2025)
[Сергей Крайнюков] Вебинар 7: Привязанность у взрослых (2025)
[Сергей Харьков] Как за 1 месяц создать онлайн-клуб по подписке (2025)
[Олеся Чижикова] Марафон по 10 книгам Julia Donaldson (2024)
[Ольга Пономарёва] Топ-150 ответов на вопросы из собеседований (2025)
[Сергей Крайнюков] Вебинар 7: Привязанность у взрослых (2025)
[Сергей Харьков] Как за 1 месяц создать онлайн-клуб по подписке (2025)
[Udemy] Математические основы машинного обучения (2022)
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:
Материал на английском языке
Подробнее:
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.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.