Algebra for Machine Learningのトレーニングコース

Course Code

algebraforml

期間

14 時間: (usually 2 days including breaks)

Requirements

  • 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
  • 線形代数 を用いた機械学習問題の解決

観客

  • 開発者
  • エンジニア
コース

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

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