Analiza matematyczna dla nauki o danych i uczenia maszynowego

Analiza matematyczna stanowi podstawę matematyki stosowanej, uczenia maszynowego i nowoczesnych algorytmów analizy danych.Zrozumienie podstawowych pojęć, takich jak granice, pochodne, gradienty i transformacje, jest niezbędne do zrozumienia, w jaki sposób sieci neuronowe optymalizują parametry i sygnały procesowe. Ten kurs prowadzi Cię przez podstawowe zasady matematyczne od podstaw, przygotowując Cię do zrozumienia teorii optymalizacji i przetwarzania sygnału. Czego się nauczysz: Zrozum podstawowe pojęcia rachunku różniczkowego i całkowego, w tym granice i ciągłość. Poznaj podstawy rachunku wielowymiarowego, w tym gradienty i Hessians. Zastosuj techniki optymalizacji używane w modelach uczenia maszynowego.Zbadaj podstawowe zasady transformacji Fouriera. Ćwicz rozumowanie matematyczne za pomocą pisemnych wyjaśnień krok po kroku. Zaczniesz od kluczowej terminologii i podstawowych definicji, zanim przejdziesz do praktycznych zastosowań. Zaprojektowany dla początkujących i aspirujących profesjonalistów, ten kurs nie wymaga wcześniejszego zaawansowanego tła matematycznego.