آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون

یادگیری ماشین و زبان پایتون چیست؟

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که در آن کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های خاص، قادر به یادگیری از داده‌ها هستند و بر اساس آن‌ها، پیش‌بینی‌هایی انجام می‌دهند یا تصمیم‌هایی می‌گیرند.

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و پویا است که برای برنامه‌نویسی کاربردی، علم داده، هوش مصنوعی، تحلیل داده، وب، بازی‌ها و بسیاری از کاربردهای دیگر استفاده می‌شود. به طور کلی، پایتون به دلیل سادگی و آسانی در یادگیری، خوانایی کد و امکانات بسیاری که در آن وجود دارد، بسیار محبوب است. 

اهمیت یادگیری ریاضی برای یادگیری ماشین و پیاده‌سازی در پایتون چیست؟

یادگیری ریاضی یکی از اصولی‌ترین و ضروری‌ترین بخش‌های یادگیری ماشین است. در واقع، ریاضیات در تمامی الگوریتم‌های ماشینی به کار می‌رود و برای پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها در پایتون نیز باید با اصول ریاضی آشنا باشید. یکی از مهم‌ترین مفاهیم ریاضی در یادگیری ماشین، آمار و احتمالات است. 

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این فرادرس، با مفاهیمی ‌چون جبر خطی، ماتریس‌، بردار و بهینه‌سازی آشنا می‌شویم. یادگیری این مفاهیم در درک بهتر عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک زیادی می‌کند. یکی از امتیازات این آموزش این است که علاوه بر آموزش تئوری ریاضیات، مطالب به زبان پایتون نیز پیاده‌سازی می‌شوند.

در این آموزش مباحث گرادیان و الگوریتم گرادیان کاهشی در رگرسیون، بردار و ضرایب لاگرانژ و بهینه‌سازی در الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، مشتق در الگوریتم شبکه عصبی، احتمال و قانون بیز در دسته‌بندی بیز، محاسبه فاصله در الگوریتم k نزدیک‌ترین همسایه و ماتریس، دترمینان و بردار ویژه را یاد خواهیم گرفت. همچنین، با مفاهیم میانگین و واریانس برای کار با داده‌ها و تغییر مقیاس آن‌ها آشنا می‌شویم. در پایان این آموزش، درک خوبی از مفاهیم پایه‌ای ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین خواهید داشت و قادر خواهید بود این مفاهیم را در یادگیری ماشین به کار ببرید.

مفید برای

• داده‌کاوی و یادگیری ماشین