मशीन सीखने के लिए बहुविकल्पीय गणित

वास्तव में यह समझने के लिए कि मशीन लर्निंग मॉडल डेटा से कैसे सीखते हैं, आपको हुड के नीचे गणित को समझना चाहिए। यह पाठ्यक्रम आधुनिक मशीन सीखने और गहरे सीखने के लिए आवश्यक आवश्यक गणितीय अवधारणाओं को उजागर करता है. आप मूल एकल-विशिष्ट ढलान से बहुआयामी ढाल तक प्रगति करेंगे, यह सीखते हुए कि कैसे एल्गोरिदम जटिल हानि परिदृश्यों को सर्वोत्तम समाधान खोजने के लिए नेविगेट करते हैं. आप क्या सीखेंगे: * सीमाओं, व्युत्पन्नों और परिवर्तन की दरों की बुनियादी अवधारणाओं को समझें। * बहु-चर फलनों के लिए ढाल तथा आंशिक व्युत्पन्न की गणना करें * बहु-तह संरचनाओं के लिए ढाल की गणना के लिए चेन नियम लागू करें. * ग्रेडिएंट डाउन और आधुनिक ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम के गणितीय यांत्रिकी का पता लगाएं। * जैकोबियन्स, हेसियन्स और प्रशिक्षण मॉडलों में प्रयुक्त अनुमानित विधियों की अवधारणाओं को समझें। * आधुनिक स्वचालित विभेदन मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में कैसे काम करता है, इसका संबंध कैल्कुलस सिद्धांत से है। आप मूल गणितीय परिभाषाओं और आधारभूत ज्यामितीय व्याख्याओं के साथ शुरू करेंगे, फिर चरण-दर-चरण बहुआयामी स्थानों में जाएंगे। स्पष्ट व्याख्याओं और लिखित अभ्यासों के माध्यम से, आप देखेंगे कि वास्तव में वास्तविक दुनिया के एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए इन गणितीय उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाता है। यह पाठ आधारित पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों, मशीन सीखने वाले शुरुआती लोगों और प्रोग्रामरों के लिए है जो एक मजबूत गणितीय आधार बनाना चाहते हैं। कोई पूर्व गणितीय अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि मूल हाई स्कूल बीजगणित मददगार है। मशीन लर्निंग के गणितीय मूल को आज ही सीखने की ओर अपनी यात्रा शुरू करें।