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Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
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Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

Luis Serrano

Dozent: Luis Serrano

132.395 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(1,730 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 34 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Daten als Vektoren und Matrizen darstellen und ihre Eigenschaften mithilfe der Konzepte Singularität, Rang und lineare Unabhängigkeit identifizieren

  • Anwendung gängiger Vektor- und Matrixalgebra-Operationen wie Punktprodukt, Umkehrung und Determinanten

  • Bestimmte Arten von Matrixoperationen als lineare Transformation ausdrücken und Konzepte von Eigenwerten und Eigenvektoren auf Probleme des maschinellen Lernens anwenden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Eigenwerte und Eigenvektoren
  • Kategorie: Lineare Gleichung
  • Kategorie: Determinanten
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Lineare Algebra

Wichtige Details

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Bewertungen

8 Quizzes, 1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Matrizen werden beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft häufig verwendet, um Daten und ihre Transformationen darzustellen. In dieser Woche werden Sie lernen, wie Matrizen auf natürliche Weise aus Gleichungssystemen entstehen und wie bestimmte Matrixeigenschaften als Operationen auf Gleichungssystemen betrachtet werden können.

Das ist alles enthalten

14 Videos8 Lektüren3 Quizzes1 App-Element2 Unbewertete Labore

In dieser Woche lernen Sie, wie Sie ein System linearer Gleichungen mit Hilfe der Eliminationsmethode und der Zeilen-Echelon-Form lösen können. Sie werden auch eine wichtige Eigenschaft einer Matrix kennenlernen: den Rang. Das Konzept des Rangs einer Matrix ist in der Computer Vision nützlich, um Bilder zu komprimieren.

Das ist alles enthalten

12 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Eine einzelne Instanz (Beobachtung) von Daten wird beim maschinellen Lernen in der Regel als Vektor dargestellt. In dieser Woche werden Sie die Eigenschaften und Operationen von Vektoren kennenlernen. Sie werden auch etwas über lineare Transformationen, die Matrixinversion und eine der wichtigsten Operationen mit Matrizen lernen: die Matrixmultiplikation. Sie werden sehen, wie die Matrixmultiplikation auf natürliche Weise aus der Komposition von linearen Transformationen entsteht. Schließlich werden Sie lernen, wie Sie einige der Eigenschaften von Matrizen und Vektoren, die Sie bisher gelernt haben, auf neuronale Netzwerke anwenden können.

Das ist alles enthalten

14 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

In dieser letzten Woche werden Sie einen tieferen Blick auf Determinanten werfen. Sie werden lernen, wie Determinanten geometrisch als Fläche interpretiert werden können und wie man die Determinante des Produkts und die Umkehrung von Matrizen berechnet. Wir schließen diesen Kurs mit Eigenwerten und Eigenvektoren ab. Eigenvektoren werden bei der Dimensionalitätsreduktion im maschinellen Lernen verwendet. Sie werden sehen, wie sich Eigenvektoren ganz natürlich aus dem Konzept der Eigenbasen ergeben.

Das ist alles enthalten

20 Videos7 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.7 (591 Bewertungen)
Luis Serrano
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von

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