Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 32.033
- 308.268
Другие курсы от автора:
[Елена Александрова] [Smart-Planner] Умные заметки (2024)
[Татьяна Сахарчук] Активация блуждающего нерва (2024)
[Эрнест Нейман] Enter The Void (2024)
[ornaud] Чек-лист YouTube Shorts (2024)
[Алина Сова] Миллионы на мини-продуктах (2024)
[Дмитрий Зверев] Изучение аудитории вашего проекта через нейросеть (2024)
[Мария Бразговская] Внимание на меня! (2024)
[Татьяна Сахарчук] Активация блуждающего нерва (2024)
[Эрнест Нейман] Enter The Void (2024)
[ornaud] Чек-лист YouTube Shorts (2024)
[Алина Сова] Миллионы на мини-продуктах (2024)
[Дмитрий Зверев] Изучение аудитории вашего проекта через нейросеть (2024)
[Мария Бразговская] Внимание на меня! (2024)
[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.