Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
コース概要
今回ご紹介するコースは、Courseraで提供されている「線形代数 for 機械学習とデータサイエンス」というコースです。このコースでは、線形代数を用いてデータをベクトルや行列として表現し、その性質を理解することができます。また、機械学習のさまざまな問題に対して、固有値や固有ベクトルの概念を適用する方法も学ぶことができます。
カリキュラム詳細
このコースは以下の4つの週に分かれています：
- 第1週: 連立線形方程式
行列は、データ科学や機械学習においてデータやその変換を表すために一般的に使用されます。この週では、行列がどのように連立方程式のシステムから自然に生じるか、その特性をどのように理解できるかを学びます。 - 第2週: 連立線形方程式の解法
この週では、消去法や行列の階段形を使って連立線形方程式を解く方法を学びます。また、行列の重要な特性であるランクも学びます。ランクの概念は、画像圧縮において非常に重要です。 - 第3週: ベクトルと線形変換
機械学習において、データの個々の観察は通常、ベクトルとして表現されます。この週では、ベクトルの特性や操作について学び、行列の逆や線形変換の重要性と行列の乗算についても学ぶことができます。この知識はニューラルネットワークにも応用されます。 - 第4週: 行列式と固有ベクトル
最後の週では、行列式を詳しく見ていきます。行列式は面積として幾何学的に解釈でき、行列の積や逆行列の行列式を計算する方法を学びます。また、固有値と固有ベクトルの概念も学び、機械学習における次元削減での利用方法を見ることができます。
総評
このコースは、線形代数に対する深い理解を提供し、機械学習やデータサイエンスにおける応用方法を学ぶ機会を与えてくれます。行列の構造や操作についての基礎を固めつつ、具体例を用いて学ぶ点が非常に良いです。ぜひ、興味がある方は受講を検討してみてください。
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra