Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.151
- 501.308
Другие курсы от автора:
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Грешные тела (2025)
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Grimoire Одержимость (2025)
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Крик (2025)
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Близость (2025)
[Владимир Макулов] Адронный коллайдер 9.0 (2025)
[Дана Малкина] Менеджер Wildberries. Тариф Профи (2025)
[Венера Осепчук] В яблочко. Электронный сборник рецептов выпечки в формате...
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Grimoire Одержимость (2025)
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Крик (2025)
[Наталия Брижатюк] [winger_angel] Близость (2025)
[Владимир Макулов] Адронный коллайдер 9.0 (2025)
[Дана Малкина] Менеджер Wildberries. Тариф Профи (2025)
[Венера Осепчук] В яблочко. Электронный сборник рецептов выпечки в формате...
[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:![]()
Mathematical Foundations of Machine Learning
Essential Linear Algebra and Calculus Hands-On in NumPy, TensorFlow, and PyTorchwww.udemy.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.