Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens: Kostenlose Kurse für Mathematik und Statistik

Sind Sie begierig darauf, in die Welt des maschinellen Lernens einzutauchen, aber ein wenig von Mathematik und Statistik überfordert? Keine Sorge, Sie sind nicht allein! Vielen angehenden Datenwissenschaftlern erscheinen diese Themen entmutigend. Die gute Nachricht ist, dass es eine Fülle von kostenlosen Online-Kursen gibt, die Ihnen helfen können, ein solides Fundament aufzubauen. Coursera: Maschinelles Lernen von Andrew Ng: Dieser legendäre Kurs führt Sie nicht nur in die Konzepte des maschinellen Lernens ein, sondern vermittelt Ihnen auch eine solide mathematische Grundlage. Mathematik für maschinelles Lernen vom Imperial College London: Wenn Sie einen tiefen Einblick in die mathematischen Konzepte suchen, ist dieser Kurs eine gute Wahl. edX: Einführung in maschinelles Lernen von Microsoft: Dieser Kurs bietet einen ausgewogenen Ansatz und kombiniert Grundlagen des maschinellen Lernens mit den erforderlichen mathematischen Kenntnissen. Grundlagen der Datenwissenschaft der Columbia University: In diesem Kurs wird eine breitere Perspektive auf die Datenwissenschaft vermittelt, einschließlich Statistik und maschinelles Lernen. MIT OpenCourseWare: Einführung in Algorithmen: Obwohl es sich nicht ausschließlich um maschinelles Lernen handelt, legt dieser Kurs eine solide Grundlage in Algorithmen und Datenstrukturen, die für das Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens unerlässlich sind. Wahrscheinlichkeit und Zufallsvariablen: Ein tiefer Einblick in die Wahrscheinlichkeitstheorie ist für das Verständnis vieler Algorithmen für maschinelles Lernen entscheidend. Khan Academy: Lineare Algebra: Eine umfassende Ressource zum Erlernen linearer Algebra, einem grundlegenden Thema im maschinellen Lernen. Infinitesimalrechnung: Ein weiteres essentielles mathematisches Konzept, die Infinitesimalrechnung, wird auf der Khan Academy ausführlich behandelt. Statistik und Wahrscheinlichkeit: Ein solides Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeit ist für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen unerlässlich. Denken Sie daran: Obwohl diese Kurse wertvolle Ressourcen bieten, sind konsequentes Üben und praktische Erfahrungen der Schlüssel zur Beherrschung dieser Themen. Beginnen Sie mit den Grundlagen und steigern Sie die Komplexität nach und nach, wenn Sie Selbstvertrauen gewinnen. Mit Engagement und den richtigen Ressourcen sind Sie auf dem besten Weg, ein kompetenter Praktiker für maschinelles Lernen zu werden. Viel Spaß beim Lernen!