Before Machine Learning Volume 1 Linear Algebra for AI The fundamental mathematics for Data Science and Artificial Intelligence As a mathematician with over a decade of hands-on experience in data science and machine learning, I have witnessed firsthand the transformative power of linear algebra in shaping the modern world of technology. In my new book, Before Machine Learning Volume 1: Linear Algebra for AI - The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence, I invite you to embark on a journey that will unlock the essence of machine learning and reveal the magic of linear algebra. This book is not just about understanding linear algebra; it's about experiencing it. Linear Algebra as a Story In this book, linear algebra unfolds not just as numerical operations but as a powerful story. You'll dive into real-world applications and grasp foundational concepts that make complex ideas feel intuitive and relatable. Vectors and matrices come alive, allowing you to master vectors and matrices in real-world scenarios. You'll discover how linear algebra powers algorithms that aid in data interpretation and model building, giving you a comprehensive understanding of the subject. From the basics of vector addition and matrix multiplication to advanced topics like eigen decomposition and principal component analysis, this book provides a 360-degree understanding of linear algebra.

До машинного обучения Том 1 Линейная алгебра для ИИ Фундаментальная математика для науки о данных и искусственного интеллекта Как математик с более чем десятилетним практическим опытом в науке о данных и машинном обучении, я воочию стал свидетелем преобразующей силы линейной алгебры в формировании современный мир технологий. В моей новой книге «Перед машинным обучением, том 1: Линейная алгебра для ИИ - фундаментальная математика для науки о данных и искусственного интеллекта» я приглашаю вас отправиться в путешествие, которое откроет суть машинного обучения и раскроет магию линейной алгебры. Эта книга не только о понимании линейной алгебры; речь идет о переживании. Линейная алгебра как история В этой книге линейная алгебра разворачивается не просто как числовые операции, а как мощная история. Вы погрузитесь в реальные приложения и поймете основополагающие концепции, которые позволяют сложным идеям чувствовать себя интуитивно понятными и взаимосвязанными. Векторы и матрицы оживают, позволяя осваивать векторы и матрицы в реальных сценариях. Вы узнаете, как линейная алгебра поддерживает алгоритмы, которые помогают в интерпретации данных и построении моделей, давая вам полное понимание предмета. От основ векторного сложения и умножения матриц до сложных тем, таких как разложение собственных чисел и анализ главных компонент, эта книга обеспечивает 360-градусное понимание линейной алгебры.

Avant l'apprentissage automatique Volume 1 L'algèbre linéaire pour l'IA s mathématiques fondamentales pour la science des données et l'intelligence artificielle En tant que mathématicien avec plus d'une décennie d'expérience pratique dans la science des données et l'apprentissage automatique, j'ai été témoin de la force transformatrice de l'algèbre linéaire dans la formation du monde moderne de la technologie. Dans mon nouveau livre « Avant l'apprentissage automatique, volume 1 : L'algèbre linéaire pour l'IA est une mathématique fondamentale pour la science des données et l'intelligence artificielle », je vous invite à voyager dans un voyage qui découvrira l'essence de l'apprentissage automatique et révélera la magie de l'algèbre linéaire. Ce livre ne concerne pas seulement la compréhension de l'algèbre linéaire ; il s'agit d'expérimentation. L'algèbre linéaire comme histoire Dans ce livre, l'algèbre linéaire se déroule non seulement comme des opérations numériques, mais comme une histoire puissante. Vous vous plongerez dans des applications réelles et comprendrez les concepts sous-jacents qui permettent aux idées complexes de se sentir intuitives et interconnectées. s vecteurs et les matrices prennent vie, ce qui permet de maîtriser les vecteurs et les matrices dans des scénarios réels. Vous apprendrez comment l'algèbre linéaire soutient les algorithmes qui aident à interpréter les données et à construire des modèles, vous donnant une compréhension complète du sujet. De la base de l'addition vectorielle et de la multiplication des matrices à des sujets complexes tels que la décomposition de ses propres nombres et l'analyse de la composante principale, ce livre fournit une compréhension à 360 degrés de l'algèbre linéaire.

Antes del aprendizaje automático Volumen 1 Álgebra lineal para IA Matemáticas básicas para la ciencia de datos e inteligencia artificial Como matemático con más de una década de experiencia práctica en ciencia de datos y aprendizaje automático, fui testigo de primera mano del poder transformador del álgebra lineal en la formación del mundo moderno de la tecnología. En mi nuevo libro, «Antes del aprendizaje automático, Volumen 1: Álgebra lineal para IA - Matemáticas fundamentales para la ciencia de datos e inteligencia artificial», les invito a emprender un viaje que descubrirá la esencia del aprendizaje automático y revelará la magia del álgebra lineal. Este libro no es solo sobre la comprensión del álgebra lineal; se trata de experimentar. Álgebra lineal como historia En este libro, el álgebra lineal no se desarrolla simplemente como operaciones numéricas, sino como una historia poderosa. Te sumergirás en aplicaciones reales y comprenderás conceptos fundamentales que permiten que ideas complejas se sientan intuitivas e interconectadas. vectores y las matrices cobran vida, lo que permite dominar vectores y matrices en escenarios reales. Aprenderá cómo el álgebra lineal soporta algoritmos que ayudan en la interpretación de datos y la construcción de modelos, dándole una comprensión completa del tema. Desde los fundamentos de la adición vectorial y la multiplicación de matrices hasta temas complejos como la descomposición de los números propios y el análisis del componente principal, este libro proporciona una comprensión de 360 grados del álgebra lineal.

Vor maschinellem rnen Band 1 Lineare Algebra für KI Grundlegende Mathematik für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz Als Mathematiker mit mehr als zehn Jahren praktischer Erfahrung in Datenwissenschaft und maschinellem rnen habe ich die transformative Kraft der linearen Algebra bei der Gestaltung der modernen Welt der Technologie hautnah miterlebt. In meinem neuen Buch Before Machine arning, Volume 1: Linear Algebra for AI - Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence lade ich e ein, sich auf eine Reise zu begeben, die die Essenz des maschinellen rnens entdecken und die Magie der linearen Algebra enthüllen wird. Dieses Buch ist nicht nur über das Verständnis der linearen Algebra; Es geht um das Erleben. Lineare Algebra als Geschichte In diesem Buch entfaltet sich lineare Algebra nicht nur als numerische Operationen, sondern als eine kraftvolle Geschichte. e werden in reale Anwendungen eintauchen und die zugrunde liegenden Konzepte verstehen, die es komplexen Ideen ermöglichen, sich intuitiv und vernetzt zu fühlen. Vektoren und Matrizen werden lebendig, so dass e Vektoren und Matrizen in realen Szenarien beherrschen können. e lernen, wie lineare Algebra Algorithmen unterstützt, die bei der Interpretation von Daten und der Konstruktion von Modellen helfen und Ihnen ein umfassendes Verständnis des Themas vermitteln. Von den Grundlagen der Vektoraddition und Matrixmultiplikation bis hin zu komplexen Themen wie der Zerlegung der eigenen Zahlen und der Analyse der Hauptkomponenten bietet dieses Buch ein 360-Grad-Verständnis der linearen Algebra.

''

Makine Öğreniminden Önce Cilt 1 Yapay Zeka için Doğrusal Cebir Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Temel Matematik Veri bilimi ve makine öğreniminde on yıldan fazla pratik deneyime sahip bir matematikçi olarak, lineer cebirin modern teknoloji dünyasını şekillendirmedeki dönüştürücü gücüne ilk elden tanık oldum. Yeni kitabımda, "Makine Öğrenmeden Önce, Cilt 1: AI için Doğrusal Cebir - Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Temel Matematik", zi makine öğreniminin özünü açacak ve doğrusal cebirin büyüsünü açacak bir yolculuğa çıkmaya davet ediyorum. Bu kitap sadece lineer cebiri anlamakla ilgili değil; Bu deneyimle ilgili. Lineer cebir tarih olarak Bu kitapta, lineer cebir sadece sayısal işlemler olarak değil, aynı zamanda güçlü bir tarih olarak ortaya çıkmaktadır. Kendinizi gerçek dünyadaki uygulamalara kaptıracak ve karmaşık fikirlerin sezgisel ve bağlı hissetmesini sağlayan temel kavramları anlayacaksınız. Vektörler ve matrisler, gerçek dünya senaryolarında vektörlere ve matrislere hakim olmanıza izin vererek canlanır. Lineer cebirin veri yorumlama ve model oluşturmaya yardımcı olan algoritmaları nasıl desteklediğini öğrenecek ve size konuyu tam olarak anlayacaksınız. Vektör toplama ve matris çarpımının temellerinden özdeğer ayrışması ve temel bileşen analizi gibi karmaşık konulara kadar, bu kitap 360 derecelik bir doğrusal cebir anlayışı sağlar.

قبل حجم التعلم الآلي 1 الجبر الخطي للذكاء الاصطناعي للرياضيات الأساسية لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي بصفتي عالم رياضيات يتمتع بأكثر من عقد من الخبرة العملية في علوم البيانات والتعلم الآلي، شاهدت بشكل مباشر القوة التحويلية للجبر الخطي في تشكيل عالم التكنولوجيا الحديث. في كتابي الجديد، «قبل التعلم الآلي، المجلد 1: الجبر الخطي للذكاء الاصطناعي - الرياضيات الأساسية لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي»، أدعوك إلى الشروع في رحلة ستفتح جوهر التعلم الآلي وتفتح سحر الجبر الخطي. هذا الكتاب لا يتعلق فقط بفهم الجبر الخطي ؛ يتعلق الأمر بالتجربة. الجبر الخطي كتاريخ في هذا الكتاب، يتكشف الجبر الخطي ليس فقط كعمليات عددية، ولكن كتاريخ قوي. ستنغمس في تطبيقات العالم الحقيقي وستفهم المفاهيم التأسيسية التي تسمح للأفكار المعقدة بأن تشعر بأنها بديهية ومتصلة. تظهر المتجهات والمصفوفات في الحياة، مما يسمح لك بإتقان المتجهات والمصفوفات في سيناريوهات العالم الحقيقي. سوف تتعلم كيف يدعم الجبر الخطي الخوارزميات التي تساعد في تفسير البيانات وبناء النموذج، مما يمنحك فهمًا كاملاً للموضوع. من أسس إضافة المتجهات وضرب المصفوفة إلى الموضوعات المعقدة مثل تحلل القيمة الذاتية وتحليل المكون الرئيسي، يوفر هذا الكتاب فهمًا بزاوية 360 درجة للجبر الخطي.