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Erste Schritte in der linearen Algebra für maschinelles Lernen

Beschreibung

Das Hauptziel des Kurses ist es, die Hauptkonzepte der linearen Algebra zu erklären, die in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen verwendet werden. Ein weiteres Ziel ist es, die praktischen Fähigkeiten des Schülers im Umgang mit linearen Algebra-Methoden beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse zu verbessern. Sie lernen die Grundlagen der Arbeit mit Daten in Vektor- und Matrixform kennen, erwerben Kenntnisse zum Lösen von Systemen linearer algebraischer Gleichungen und finden die grundlegenden Matrixzerlegungen und das allgemeine Verständnis ihrer Anwendbarkeit.

Dieser Kurs ist für Sie geeignet, wenn Sie kein absoluter Anfänger in Matrixanalyse oder linearer Algebra sind (z. B. vor langer Zeit studiert haben, jetzt aber die ersten Schritte in Richtung der Aspekte der linearen Algebra unternehmen möchten im maschinellen Lernen verwendet). Wenn Sie hoch motiviert sind, Lineare Algebra für Datenwissenschaften zu studieren, könnte dieser Kurs natürlich auch für Sie geeignet sein.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

Erste Schritte in der linearen Algebra für maschinelles Lernen - National Research University Higher School of Economics