Машинное обучение является технической наукой и, как и любой технический предмет, использует математический язык для формулирования идей. Растет число решений, которые пытаются автоматизировать весь процесс машинного обучения, но если человек не понимает математический формализм, лежащий в основе алгоритмов, невозможно протестировать и отладить модели, которые могут привести к ложным выводам.
В этом курсе студенты изучают те понятия линейной алгебры, теории вероятностей и статистики, которые являются ключевыми для разведочного анализа данных, а также для понимания и разработки алгоритмов машинного обучения.
Учебный план
09:00 — 12:00
Что будете изучать:
● Линейная алгебра;
● Дифференциальное исчисление;
● Теория вероятностей;
● Теорема Байеса;
● Распределения случайных величин;
● Проверка нулевых гипотез;
● Выбросы;
● Разведочный анализ данных.
Что будете уметь:
● Как манипулировать данными и получать полезные инсайты с больших наборов данных;
● Как читать сложные математические уравнения, которые стоят за всеми алгоритмами машинного обучения.
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів