Matematyka w uczeniu maszynowym. Opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz rachune

Uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w aplikacjach, jednak szczegóły związane z aspektami teoretycznymi bywają zaniedbywane. Często wynika to z braku swobody w posługiwaniu się matematyką. Tymczasem bez solidnych podstaw w tym zakresie nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.

Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi.

W książce znajdziesz najważniejsze koncepcje i zasady z dziedziny:

• algebry liniowej, w tym macierze, wartości własne i rozkłady
• rachunku różniczkowego i całkowego, w tym różniczkowanie i całkowanie
• złożonych technik analizy wielu zmiennych
• teorii prawdopodobieństwa, w tym rozkłady, twierdzenie Bayesa i entropię

W każdej wiedzy jest tyle prawdy, ile jest w niej matematyki!

Immanuel Kant

Matematyka w uczeniu maszynowym – Opanuj algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy oraz teorię prawdopodobieństwa

Ta książka to niezbędnik dla każdego, kto pragnie zrozumieć matematyczne fundamenty uczenia maszynowego. Dzięki niej zdobędziesz solidne podstawy w algebrze liniowej, rachunku różniczkowym i całkowym oraz teorii prawdopodobieństwa, co pozwoli Ci na profesjonalne podejście do tej dynamicznie rozwijającej się dziedziny.

Dla kogo jest ta książka?

• Studenci kierunków technicznych i matematycznych
• Praktycy uczenia maszynowego, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę
• Osoby zainteresowane zastosowaniem matematyki w programowaniu i analizie danych
• Każdy, kto pragnie zrozumieć teoretyczne podstawy algorytmów uczenia maszynowego

Co zyskasz dzięki tej publikacji?

• Solidne podstawy matematyczne niezbędne do pracy w uczeniu maszynowym
• Umiejętność stosowania algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego w praktyce
• Przykłady zastosowań matematyki w programowaniu w Pythonie
• Wiedzę na temat analizy wielu zmiennych oraz teorii prawdopodobieństwa

Kluczowe tematy i obszary

• Algebra liniowa – macierze, wartości własne, rozkłady
• Rachunek różniczkowy i całkowy – różniczkowanie i całkowanie
• Analiza wielu zmiennych – złożone techniki
• Teoria prawdopodobieństwa – rozkłady, twierdzenie Bayesa, entropia

O Autorze

Tivadar Danka to ekspert w dziedzinie matematyki i uczenia maszynowego, który dzieli się swoją wiedzą w przystępny sposób, łącząc teorię z praktyką.

O Wydawcy

Helion to renomowane wydawnictwo specjalizujące się w literaturze technicznej i edukacyjnej, które od lat dostarcza wysokiej jakości publikacje dla profesjonalistów i pasjonatów.

W każdej wiedzy jest tyle prawdy, ile jest w niej matematyki!

Immanuel Kant

Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.