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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fundamentos-matematicas-para-machine-learning-juan-gabriel-gomila/
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**课程名称：** 机器学习数学基础 **课程概述：** 本课程是您成为一名优秀数据科学家的关键。通过深入理解机器学习和数据科学核心的数学知识，特别是线性代数和微积分，您将能够更深入地掌握各种算法，从而在建模、解决问题乃至创新方面取得更大的成就。 **课程内容亮点：** * **线性代数：** * 线性代数数据结构 * 张量运算 * 矩阵的性质 * 特征向量和特征值 * 用于机器学习的矩阵运算 * **微积分：** * 极限 * 导数与微分 * 自动微分 * 偏导数计算 * 积分 **学习方式：** 课程提供丰富的实践任务、 Python 代码演示和练习，帮助您全面巩固数学技能。 **未来发展：** 本课程是数学基础的起点，后续还将推出概率、统计、数据结构、算法和优化等相关主题的进阶内容（第二、三部分）。 **课程目标：** 帮助您奠定扎实的数学基础，成为一名杰出的数据科学家。
Las matemáticas constituyen el núcleo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Por lo tanto, para ser el mejor científico de datos que puedas ser, debes tener una comprensión práctica de las matemáticas más relevantes.Iniciarse en la ciencia de datos es fácil gracias a bibliotecas de alto nivel como Scikit-learn y Keras. Pero comprender las matemáticas que hay detrás de los algoritmos de estas bibliotecas te abre infinitas posibilidades. Desde identificar problemas de modelado hasta inventar soluciones nuevas y más potentes, entender las matemáticas que hay detrás de todo esto puede aumentar drásticamente el impacto que puedes tener a lo largo de tu carrera.Dirigido por el gurú del aprendizaje profundo, el Dr. Jon Krohn, este curso proporciona una firme comprensión de las matemáticas -a saber, álgebra lineal y cálculo- que subyacen en los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de ciencia de datos.Secciones del cursoEstructuras de datos de álgebra linealOperaciones tensorialesPropiedades de las matricesVectores y valores propiosOperaciones matriciales para el aprendizaje automáticoLímitesDerivadas y DiferenciaciónDiferenciación automáticaCálculo de derivadas parcialesCálculo integralA lo largo de cada una de las secciones, encontrarás un montón de tareas prácticas, demostraciones de código Python y ejercicios prácticos para que tu juego matemático esté en plena forma.Este curso de Fundamentos Matemáticos del Aprendizaje Automático está completo, pero en el futuro, tenemos la intención de crear contenido extra de temas relacionados más allá de las matemáticas, a saber: probabilidad, estadística, estructuras de datos, algoritmos y optimización que estará disponible en Frogames Formacion como parte 2 y 3 de este curso. ¿Estás preparado para convertirte en un destacado científico de datos? Nos vemos en el aula.
