論文の概要: Deep Learning and Machine Learning -- Python Data Structures and Mathematics Fundamental: From Theory to Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19849v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 06:55:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:20:29.483247
- Title: Deep Learning and Machine Learning -- Python Data Structures and Mathematics Fundamental: From Theory to Practice
- Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習 - Pythonのデータ構造と数学の基礎 - 理論から実践へ
- Authors: Silin Chen, Ziqian Bi, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Keyu Chen, Caitlyn Heqi Yin, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Tianyang Wang, Ming Li, Jintao Ren, Qian Niu, Ming Liu,
- Abstract要約: 本はPythonに焦点をあて、理論数学と実践的応用のギャップを埋める。
基本的なPythonプログラミング、基本的な数学的演算、行列演算、線形代数、最適化技術などが含まれる。
初心者と高度な学習者の両方のためにデザインされた本は、スケーラブルなAIソリューションの開発における数学的原則の重要な役割を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.571124565519263
- License:
- Abstract: This book provides a comprehensive introduction to the foundational concepts of machine learning (ML) and deep learning (DL). It bridges the gap between theoretical mathematics and practical application, focusing on Python as the primary programming language for implementing key algorithms and data structures. The book covers a wide range of topics, including basic and advanced Python programming, fundamental mathematical operations, matrix operations, linear algebra, and optimization techniques crucial for training ML and DL models. Advanced subjects like neural networks, optimization algorithms, and frequency domain methods are also explored, along with real-world applications of large language models (LLMs) and artificial intelligence (AI) in big data management. Designed for both beginners and advanced learners, the book emphasizes the critical role of mathematical principles in developing scalable AI solutions. Practical examples and Python code are provided throughout, ensuring readers gain hands-on experience in applying theoretical knowledge to solve complex problems in ML, DL, and big data analytics.
- Abstract（参考訳）: この本は、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の基礎概念を包括的に紹介する。
理論数学と実践的応用のギャップを埋め、主要なアルゴリズムとデータ構造を実装するための主要なプログラミング言語としてPythonに焦点を当てる。
この本は、基本的なPythonプログラミング、基本的な数学的操作、行列演算、線形代数、MLとDLモデルのトレーニングに不可欠な最適化技術など、幅広いトピックをカバーしている。
ニューラルネットワーク、最適化アルゴリズム、周波数領域法といった先進的な課題も、ビッグデータ管理における大規模言語モデル(LLM)と人工知能(AI)の現実的な応用とともに検討されている。
初心者と高度な学習者の両方のためにデザインされた本は、スケーラブルなAIソリューションの開発における数学的原則の重要な役割を強調している。
ML、DL、ビッグデータ分析の複雑な問題の解決に理論的な知識を適用することで、読者がハンズオン体験を得られるように、実践的な例とPythonコードが提供されている。
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