しっかりしたコースです。構成は論理的で、ほとんどの例が役立ちました。ただ、もう少し実例が欲しかったです。
機械学習のための線形代数の基礎
現代のデータサイエンスと機械学習アルゴリズムがどのように機能するかを理解するために、ベクトルと行列における強固な数学的基盤を構築します。
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このコースについて
機械学習の仕組みを理解するには、それを支える数学をしっかりと把握する必要があります。このコースは、抽象的な数学と実用的なデータ応用との間のギャップを埋め、基本的な算術から、現代のAIで使用される高次元構造の操作へと移行するのに役立ちます。データを幾何学的オブジェクトとして解釈し、アルゴリズムが情報をどのように処理するかを理解するために必要な直感を養います。
学習内容:
- ベクトル演算と、多次元データ空間におけるその幾何学的解釈を理解する
- スケーリング、回転、基底変換を含む行列変換を習得する
- 線形方程式系を解き、データモデルの最適なパラメータを見つける
- モデルトレーニングで使用される行列の乗算と逆行列のテクニックを適用する
- 固有値と固有ベクトルを探求し、次元削減とランキングアルゴリズムを理解する
- 埋め込みや高次元テンソルといった現代的な概念が情報をどのように表現するかを学ぶ
このコースは、線形代数の核となる演算に進む前に、基礎的な定義と重要な用語から始まります。これらの概念が画像処理やデータ検索といった現実世界のシナリオにどのように適用されるかについて、明確な説明を通じて学びます。このコースは、データサイエンスの世界に入りたいと考えている、代数の基本的な理解を持つ初心者向けに設計されています。今日から機械学習のための数学的直感を構築し始めましょう。
得られるもの
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修了証
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無期限アクセス
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スマホでもPCでも
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14日返金保証
理由を聞きません -
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短く要点だけ
2時間54分の実践的な内容
レビュー (4)
例が、教えている内容に必ずしも直接当てはまるわけではありませんでした。ちょっと混乱しました。
This was a brilliant way to learn! The structure was logical, the pace was spot on, and the examples were super helpful. Highly recommend!
うーん、これは全くの初心者向けではないかもしれません。明示的に教えられていない、ある程度の予備知識を前提としているようです。例もいくつか分かりにくかったです。
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よくある質問
このコースを受けるには何が必要ですか？ +
インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。
支払い方法は？ +
Stripe経由のカードで。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。
返金できますか？ +
はい — 14日以内なら理由を問わず全額返金。
いつまでアクセスできますか？ +
ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。
修了証はもらえますか？ +
はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。
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