Machine Learning için Matematik

Machine Learning ve Data Science alanındaki birçok üst düzey ders için, matematikteki temel bilgileri tazelemeniz gerektiğini fark edersiniz; daha önce okulda veya üniversitede çalışmış olabileceğiniz, ancak başka bir bağlamda veya pek de sezgisel olmayan bir şekilde öğretilen, bu yüzden Bilgisayar Bilimlerinde nasıl kullanıldığıyla ilişkilendirmekte zorlandığınız konular. Bu uzmanlık programı, temel matematikte hız kazanmanızı sağlayarak, sezgisel bir anlayış oluşturarak ve bunu Machine Learning ve Data Science ile ilişkilendirerek bu boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır. Lineer Cebir üzerine olan ilk derste, lineer cebirin ne olduğuna ve veriyle nasıl ilişkili olduğuna bakıyoruz. Ardından vektörlerin ve matrislerin ne olduğuna ve onlarla nasıl çalışılacağına göz atıyoruz. İkinci ders olan Çok Değişkenli Kalkülüs, verilere iyi uyum sağlamak için uyum fonksiyonlarını nasıl optimize edeceğimize bakarak bunun üzerine inşa edilir. Giriş düzeyindeki kalkülüsten başlar ve ardından veri uyumuna bakmak için ilk dersteki matrisleri ve vektörleri kullanır. Üçüncü ders olan Temel Bileşen Analizi ile Boyut Azaltma, yüksek boyutlu verileri sıkıştırmak için ilk iki dersteki matematiği kullanır. Bu ders orta zorluktadır ve Python ile numpy bilgisi gerektirecektir.