Algebra for Machine Learning Schulung

Kurs Code

algebraforml

Duration

14 hours (üblicherweise 2 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

  • Basic experience or familiarity with machine learning
  • Basic programming experience

Overview

Die lineare Algebra ist ein Zweig der Mathematik, der sich mit Vektoren, Matrizen und linearen Transformationen befasst. Kenntnisse der linearen Algebra helfen Ingenieuren und Entwicklern, ihre Fähigkeiten zum maschinellen Lernen zu verbessern. Durch das Verstehen von Konzepten der linearen Algebra können sie die Prinzipien hinter maschinellen Lerntechniken besser verstehen und so Probleme schneller lösen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der linearen Algebra kennen, während sie die Lösung eines maschinellen Lernproblems mit linearen Algebra-Methoden durchführen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

  • Grundlegende Konzepte der linearen Algebra verstehen
  • Erlernen Sie die für maschinelles Lernen erforderlichen Fähigkeiten der linearen Algebra
  • Verwenden Sie lineare Algebra-Strukturen und -Konzepte, wenn Sie mit Daten, Bildern, Algorithmen usw. arbeiten.
  • Lösen Sie ein maschinelles Lernproblem mit linearer Algebra

Publikum

  • Entwickler
  • Ingenieure

Format des Kurses

  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Machine Translated

Schulungsübersicht

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

Erfahrungsberichte

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