コースのコード

algebraforml

期間

14 時間：休憩を含む通常に　2　日間がかかります

要求

Basic experience or familiarity with machine learning
Basic programming experience

概要

線形代数は、ベクトル、行列、線形変換を扱う数学の分岐です。線形代数の知識は、エンジニアや開発者が機械学習機能を向上させるのに役立ちます。線形代数の概念を理解することで、機械学習技術の原理をよりよく理解し、問題をより速く解決することができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、線形代数法を用いた機械学習問題の解法を通して、線形代数の基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

基本的な線形代数の概念を理解する
機械学習に必要な線形代数のスキルを学ぶ
は、データ、画像、アルゴリズムなどを扱う際に、線形代数の構造と概念を使用します

観客

開発者
エンジニア

コース

の

形式

部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。

Machine Translated

コース概要

Introduction to Linear Algebra

Why You Should Improve Your Linear Algebra Knowledge for Machine Learning

Learning Linear Algebra Notations

Understanding Vectors

Vector Properties and Characteristics

Performing Vector Operations

Understanding Matrices

Matrix Properties and Characteristics

Performing Matrix Operations and Transformations

Working with Special Matrices

Solving Linear Systems

Representing Problems as Linear Systems

Solving Linear Systems

Linear Mappings with Matrices

Orthogonal Matrices

The Gram-Schmidt Process

Reflecting and Manipulating Images with Matrices

Understanding Eigenvalues and Eigenvectors and their Application to Data Problems

Examining Google's PageRank Algorithm with Eigenvalues and Eigenvectors

Understanding Principal Components Analysis (PCA) for Machine Learning

Understanding Linear Regression for Machine Learning

Project: Solving a Machine Learning Problem with Linear Algebra

Summary and Conclusion

お客様の声

★★★★★

★★★★★

非常にインタラクティブで、期待以上にリラックスできるトレーニングでした。講師は多くのトピックを扱ってくれ、トピックの関連性についても詳細に話してくれました。トピックの規模と複雑さを考慮すると、トレーニング後も学習を続けていくために、このようなトレーニング方式は非常に重要であると思います。

Jonathan Blease

コース:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

トレーナーは非常に知識が豊富で、私が興味を持った分野が含まれていました。

Mohamed Salama

コース:Data Mining & Machine Learning with R

Machine Translated

講師は非常に簡単で難しいトピックや高度なトピックを説明しました。

Leszek K

コース:Artificial Intelligence Overview

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私はそれがとても好きです。

蒙李

コース:Machine Learning Fundamentals with Python

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講師とのコミュニケーション

文欣张

コース:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

それが好き

lisa xie

コース:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

私は本当に練習が好きでした

L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

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ラボ演習

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

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トレーニング資料が入手可能なJupyterノートブックフォーム

L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

Machine Translated

多くのエクササイズや興味深いトピックがありました。

L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

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トレーナーが深く掘り下げて分析し説明した素晴らしいラボ演習（実際の関数にマッチする線形回帰の共変量など）

L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

Machine Translated

エクササイズを含むすべてのマテリアルが同じページにあり、その場で更新されることは素晴らしいことです。解決策は最後に明らかになる。クール！また、Krzysztofが私たちの問題を理解するために余計な努力を払い、可能な技術を提案してくれたことを感謝します。

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

コース:Machine Learning

Machine Translated

それは事前に準備されたスクリプト - 非常にうまく準備された材料と簡単に遡ることで多くの方法を示しています

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

コース:Machine Learning – Data science

Machine Translated

私はトレーニングが例とコーディングに集中していたのが好きです。それほど多くのコンテンツを3日間のトレーニングにまとめることは不可能だと思いましたが、私は間違っていました。トレーニングは多くのトピックを網羅し、すべてが非常に詳細な方法で行われました（特にモデルのパラメーターの調整 - これに時間がかかるとは思われなかったので、私はとても驚きました）。

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

コース:Machine Learning – Data science

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交替理論/実践効果的！

CIRAD

コース:Introduction to Machine Learning with MATLAB

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メソッドの段階的な提示と応用

Aurélien Briffaz - CIRAD

コース:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

可用性と適応性、質問に対する答え

Jean-Michel MEOT - CIRAD

コース:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

議論された問題、実行された演習（例）、訓練の雰囲気、トレーナーとの接触、場所。

Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu

コース:Octave not only for programmers

Machine Translated

トレーナーは、対象分野の専門家であり、関連する理論と優れたアプリケーションを使用していました

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

コース:Applied AI from Scratch in Python

Machine Translated

Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.

Rock Solid Knowledge Ltd

コース:Machine Learning – Data science

Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain

Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd

コース:Machine Learning – Data science

So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!

Rock Solid Knowledge Ltd

コース:Machine Learning – Data science

さまざまなテキスト要約方法のハウツーに重点を置いていることが気に入っています

コース:Text Summarization with Python

Machine Translated

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