Machine Learning İçin Matematik: Çok Değişkenli Kalkülüs

Bu kurs, birçok yaygın machine learning tekniğini oluşturmak için gereken çok değişkenli kalkülüse kısa bir giriş sunmaktadır. Bir fonksiyonun gradyanının resmi tanımına dönüştürmeden önce, bir eğimin formülasyonunu hatırlatarak en baştan başlıyoruz. Ardından, kalkülüsü daha kolay ve hızlı hale getirmek için bir dizi araç oluşturmaya başlıyoruz. Sonrasında, çok boyutlu yüzeylerde yukarıyı gösteren vektörleri nasıl hesaplayacağımızı öğreniyor ve hatta bunu etkileşimli bir oyun kullanarak uygulamaya koyuyoruz. Fonksiyonlara yaklaşımlar oluşturmak için kalkülüsü nasıl kullanabileceğimize ve bu yaklaşımların ne kadar doğru olmasını beklememiz gerektiğini ölçmemize nasıl yardımcı olacağına bakıyoruz. Ayrıca, kalkülüsün yapay sinir ağlarının eğitiminde nerede karşımıza çıktığı hakkında konuşmak için biraz zaman harcıyor ve son olarak doğrusal regresyon (linear regression) modellerinde nasıl uygulandığını gösteriyoruz. Bu kurs, kalkülüsün sezgisel olarak anlaşılmasını sağlamanın yanı sıra, takıldığınızda kavramları kendiniz araştırmanız için gerekli dili sunmayı amaçlamaktadır. Çok fazla ayrıntıya girmeden, gelecekte daha odaklı machine learning kurslarına dalma konusunda kendinize güven kazanarak ayrılacağınızı umuyoruz.