Calcul pour la science des données : Fondements de l'apprentissage automatique

De nombreux data scientists en herbe ont du mal à dépasser les tutoriels pour débutants, car les mathématiques sous-jacentes ressemblent à une boîte noire.Comprendre le calcul derrière les algorithmes d'apprentissage automatique est la clé pour débloquer une véritable maîtrise de la science des données et de l'intelligence artificielle. Ce cours comble le fossé entre la théorie mathématique abstraite et l'application pratique.En lisant des explications claires et en travaillant à travers des exercices écrits ciblés, vous développerez une forte compréhension intuitive de la façon dont les algorithmes apprennent, optimisent et mettent à jour.Vous explorerez des concepts de base tels que les dérivées, les gradients et l'intégration, et verrez comment ces concepts sont représentés à l'aide de bibliothèques Python modernes pour le calcul scientifique. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux des limites, des dérivés et des taux de changement. - Appliquer les règles dérivées clés, y compris la règle de la chaîne, pour démystifier la rétropropagation dans les réseaux neuronaux. - Maîtriser les dérivées partielles et les gradients pour comprendre les algorithmes d'optimisation de descente de gradient. - Explorer l'intégration et son rôle critique dans les distributions de probabilité et l'analyse continue des données. - Pratiquez la traduction de formules mathématiques en code Python propre et moderne à l'aide de bibliothèques mathématiques symboliques telles que SymPy. - Analysez comment les cadres d'optimisation modernes gèrent la différenciation automatique pour les modèles d'apprentissage profond. Vous passerez étape par étape du calcul à une variable aux concepts multivariables et au calcul vectoriel, en reliant toujours les mathématiques aux scénarios de science des données du monde réel. Ce cours est conçu pour les scientifiques de données débutants, les programmeurs et les passionnés de technologie qui veulent construire une base mathématique solide.Une compréhension de base de l'algèbre du lycée est utile, mais aucune expérience préalable en calcul ou en programmation avancée n'est requise. Commencez dès aujourd’hui à démystifier les mathématiques de l’apprentissage automatique et prenez le contrôle de votre parcours en science des données.