Nouvellement mis à jour pour 2024 ! Mathematics for Apprentissage automatique and Data Science est un programme en ligne fondamental créé par DeepLearning.IA et enseigné par Luis Serrano. Dans l'apprentissage automatique, vous appliquez des concepts mathématiques à travers la programmation. Et donc, dans cette spécialisation, vous appliquerez les concepts mathématiques que vous apprenez en utilisant la programmation Python dans des exercices pratiques en laboratoire. En tant qu'apprenant dans ce programme, vous aurez besoin de compétences de base à intermédiaires en programmation Python pour réussir. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de : - Représenter des données sous forme de vecteurs et de matrices et identifier leurs propriétés en cours d'utilisation des concepts de singularité, de rang et d'indépendance linéaire, etc.
Algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique et la science des données
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Algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique et la science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données"

Instructeur : Luis Serrano
202 237 déjà inscrits
2,336 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Représenter les données sous forme de vecteurs et de matrices et identifier leurs propriétés à l'aide des concepts de singularité, de rang et d'indépendance linéaire
Appliquer les opérations courantes de l'algèbre vectorielle et matricielle telles que le produit point, l'inverse et les déterminants
Exprimer certains types d'opérations matricielles sous forme de transformations linéaires et appliquer les concepts de valeurs propres et de vecteurs propres à des problèmes d'apprentissage automatique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : L'algèbre
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Algèbre linéaire
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : Logiciels mathématiques
Détails à connaître

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9 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
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Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
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Statut : Essai gratuitBirla Institute of Technology & Science, Pilani
Statut : PrévisualisationSimplilearn
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
74,71 %
- 4 stars
17,54 %
- 3 stars
3,63 %
- 2 stars
1,75 %
- 1 star
2,35 %
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Révisé le 1 nov. 2024
The course was awesome! I finally got to understand how neural networks work, I had no idea calculus would help create these! The course was very clear, specially if you know calculus.
Révisé le 26 août 2024
While people focus on teaching how to solve problems basically, It is very good to see people speak about maths like science as a concept with good visualization!. Great work guys.
Révisé le 22 sept. 2023
I enjoyed the course very much but I found that week 4, especially the Eigenvalues and Eigenvectors explanation were not complete. This section can be definitely improved.
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