Mathematics of Optimization in ML

A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Show more

Corso

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18 capitoli

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Cosa imparerai

Understand derivatives, gradients, and convexity in the context of optimization objectives.
Interpret the geometric meaning of loss functions and visualize convex/non-convex surfaces.
Derive and analyze gradient descent and its convergence properties.
Comprehend stochastic and mini-batch optimization, including the role of noise and variance.

Dettagli da conoscere

Certificato di carriera

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Valutazioni

18 compiti

Copilota di IA

Il tuo assistente personale

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Questo corso fa per te, se...

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Corso per Ingegnere dei Dati

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Ci sono 6 moduli in questo corso

Core mathematical concepts underlying optimization in machine learning, including derivatives, gradients, convexity, and the geometry of loss functions.

Mathematical derivation and practical intuition for gradient descent, including the role of learning rate and stepwise visualization.

Explore stochastic optimization, expectation and variance, and the impact of noise and batch size on convergence.

Mathematical and visual exploration of momentum-based optimization and acceleration techniques.

In-depth study of adaptive optimization algorithms, their mathematical foundations, and visual behavior.

Explore convergence proofs, learning rate schedules, and challenges in non-convex optimization.

Scelto dagli studenti delle migliori scuole

Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.

Perché le persone scelgono Codefinity per la loro carriera

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Raccomandato se sei interessato ad imparare Python

Introduzione alle Reti Neurali

Le reti neurali sono potenti algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano, utilizzati per risolvere complessi problemi di machine learning. Costruirai una tua rete neurale da zero per comprenderne il funzionamento. Dopo questo corso, sarai in grado di creare reti neurali per risolvere problemi di classificazione e regressione utilizzando la libreria scikit-learn.

Introduzione al ML con Scikit-Learn

L'apprendimento automatico è ormai utilizzato ovunque. Vuoi impararlo anche tu? Questo corso è un'introduzione al mondo del Machine Learning per apprendere i concetti di base, lavorare con Scikit-learn – la libreria più popolare per ML – e realizzare il tuo primo progetto di Machine Learning. Questo corso è rivolto a studenti con conoscenze di base di Python, Pandas e Numpy.

Introduzione alla NLP

Esplora i fondamenti dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) apprendendo le tecniche essenziali di pre-elaborazione del testo e i metodi per rappresentare i dati testuali. Acquisisci esperienza pratica con gli strumenti utilizzati per pulire, analizzare e interpretare le informazioni testuali. Sviluppa le competenze necessarie per trasformare il linguaggio grezzo in informazioni strutturate, ponendo una solida base per applicazioni avanzate nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico.

Apprendere la Statistica con Python

Costruisci una solida base in statistica utilizzando Python. Apprendi i concetti statistici essenziali e applicali tramite NumPy e pandas. Passa da misure di base come media e varianza ai test di ipotesi, intervalli di confidenza e approfondimenti basati sui dati con esercitazioni pratiche.

Classificazione con Python

Apprendi i principali algoritmi di classificazione che alimentano il machine learning moderno. Esplora come modelli come k-NN, regressione logistica, alberi decisionali e foreste casuali effettuano previsioni, valuta la loro accuratezza e comprendi quando utilizzare ciascuno di essi. Sviluppa le competenze per confrontare i modelli e scegliere il più adatto ai tuoi dati.

Analisi dei Cluster

Acquisire una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplorare i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, con esperienza pratica su dataset reali per sviluppare sicurezza nell'applicazione del clustering a problemi reali.

Introduzione alle RNN

Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Matematica per la Data Science

Padroneggia le basi matematiche essenziali per la data science. Esplora i concetti fondamentali di funzioni, calcolo, algebra lineare, probabilità e riduzione della dimensionalità. Sviluppa sia la comprensione teorica sia l'esperienza pratica di programmazione per rafforzare la capacità di analizzare dati, modellare sistemi complessi e applicare tecniche avanzate nel machine learning.

Basi di Matlab

La semplicità, l'efficienza e la potenza di calcolo complessiva di Matlab lo rendono un linguaggio di programmazione eccellente sia per principianti che per professionisti esperti. È la scelta ideale per tutto ciò che riguarda numeri e dati. Questo è un corso accelerato progettato per portarti rapidamente da principiante a professionista, mostrandoti ogni passaggio, così da permetterti di iniziare la tua carriera nella programmazione.

Explainable AI (XAI) Basics

Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.

Introduzione al Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning (RL) è un ramo avanzato del machine learning focalizzato sull'addestramento di agenti intelligenti tramite l'interazione con l'ambiente. In questo corso, verrà illustrato come gli agenti scoprono progressivamente comportamenti efficaci attraverso il metodo del tentativo ed errore. A partire da concetti fondamentali come i processi decisionali di Markov e i multi-armed bandit, si proseguirà con la programmazione dinamica, i metodi Monte Carlo e l'apprendimento a differenza temporale.

Fondamenti di PyTorch

Apprendi i concetti fondamentali e avanzati necessari per lavorare in modo efficiente con PyTorch. Ottieni una solida comprensione dei tensori, inclusa la loro creazione, le operazioni e la rimodellazione. Esplora gli elementi essenziali di gradienti, retropropagazione e regressione lineare prima di passare alla gestione dei dataset. Padroneggia le competenze necessarie per costruire, addestrare e valutare reti neurali.

Introduzione alle Reti Neurali

Introduzione al ML con Scikit-Learn

Introduzione alla NLP

Apprendere la Statistica con Python

Classificazione con Python

Analisi dei Cluster

Introduzione alle RNN

Matematica per la Data Science

Basi di Matlab

Explainable AI (XAI) Basics

Introduzione al Reinforcement Learning

Fondamenti di PyTorch

Vantaggi di Codefinity

Apprendimento assistito da IA

Abbraccia la fascinazione per le competenze tecnologiche! Il nostro assistente IA fornisce feedback in tempo reale, suggerimenti personalizzati e spiegazioni degli errori, permettendoti di imparare con fiducia.

Spazi di lavoro

Con gli Spazi di lavoro, puoi creare e condividere progetti direttamente sulla nostra piattaforma. Abbiamo preparato dei modelli per la tua comodità.

Percorsi di apprendimento

Prendi il controllo del tuo sviluppo professionale e inizia il percorso per padroneggiare le tecnologie più recenti

Progetti del mondo reale

I progetti del mondo reale valorizzano il tuo portfolio, mostrando competenze pratiche per impressionare i potenziali datori di lavoro

Accesso completo al catalogo

Un abbonamento ti consente di accedere a questo corso e all'intero catalogo di progetti e competenze.

Sblocca l'accesso a Mathematics of Optimization in ML e al resto del nostro catalogo di prim'ordine

Contenuto curato e di alta valutazione

Nuovi corsi aggiunti settimanalmente

Assistente IA per rispondere a qualsiasi domanda

Comunità appassionata di studenti

ProMigliore offerta introduttiva$12 /meseFatturato annualmente

100+ Corsi di alta valutazione

Certificati di completamento

Assistente IA in tutti i corsi

20+ Progetti pratici del mondo reale

Percorsi di studio personalizzati

Spazi di lavoro illimitati

UltimateTutto ciò che ti serve per far decollare la tua carriera$25 /meseFatturato annualmente

100+ Corsi di alta valutazione

Certificati di completamento

Assistente IA in tutti i corsi

20+ Progetti pratici del mondo reale

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Il tuo abbonamento include anche:

Introduzione alle Reti Neurali

Introduzione al ML con Scikit-Learn

Introduzione alla NLP

Apprendere la Statistica con Python

Classificazione con Python

Analisi dei Cluster

Introduzione alle RNN

Matematica per la Data Science

Basi di Matlab

Explainable AI (XAI) Basics

Introduzione al Reinforcement Learning

Fondamenti di PyTorch

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Matematica per la Data Science

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Explainable AI (XAI) Basics

Introduzione al Reinforcement Learning

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Domande frequenti

Codefinity vale l'investimento?

Crediamo di sì! I nostri corsi, progettati da esperti del settore, offrono competenze rilevanti e richieste. Con contenuti interattivi e progetti pratici, migliorerai la tua esperienza di apprendimento, la tua carriera e rimarrai al passo nel mercato del lavoro.

Perché ho bisogno di Codefinity?

Codefinity ti dota delle competenze essenziali in programmazione, data science e IA per il mercato del lavoro odierno. Che tu stia iniziando una nuova carriera, avanzando nel ruolo attuale o apprendendo qualcosa di nuovo, i nostri corsi interattivi offrono le conoscenze e l'esperienza necessarie. Adatto a tutti i livelli, Codefinity vanta un rating di Trustpilot di 4.4 e oltre 1.5 milioni di utenti in tutto il mondo, assicurandoti di essere in buone mani.

Codefinity è adatto ai principianti?

Assolutamente! I nostri corsi sono progettati per principianti e offrono anche contenuti avanzati per chi ha esperienza. Che tu sia alle prime armi o voglia approfondire, abbiamo il corso giusto per te.

Le competenze insegnate su Codefinity sono aggiornate agli standard del settore?

Sì, il nostro programma viene aggiornato regolarmente per allinearsi alle tendenze attuali del settore e alle migliori pratiche, garantendoti l'apprendimento di competenze rilevanti, incluse le ultime novità in data science e IA.

I certificati di Codefinity sono riconosciuti dai datori di lavoro?

I nostri certificati attestano le tue competenze. Sebbene il riconoscimento dei datori di lavoro vari, molti diplomati li hanno utilizzati con successo per arricchire il loro curriculum e far progredire la carriera.

Quanto tempo devo dedicare ai corsi di Codefinity?

I nostri corsi autodidatti ti permettono di imparare quando vuoi. Dedicaci il tempo che desideri in base al tuo orario e ai tuoi obiettivi.

C'è una garanzia di soddisfazione?

Sì, offriamo una garanzia soddisfatti o rimborsati di 30 giorni. Se non sei soddisfatto, richiedi un rimborso entro 30 giorni. Consulta la nostra politica di rimborso per maggiori dettagli.

Come cancello il mio abbonamento?

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