الرياضيات لتخصص تعلم الآلة

هل التعلم الآلي ممكن بدون الرياضيات؟ بالطبع لا. يدور التعلم الآلي بالكامل حول الرياضيات. إنه تطبيق للذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات الخام ويعالجها ويبني نموذجًا أو استنتاجًا.

تخيل كيف سيبدو العنصر ثلاثي الأبعاد بمجرد النظر إلى الصورة. الأمر كله يتعلق بالفهم والاستدلال.

كيف يمكن التعلم الآلي؟ حسنًا ، هذا بسبب إرسال الكثير من البيانات وتوليدها كل ثانية من اليوم. حتى الآن ، عندما تقرأ هذا ، يتم تطوير بعض المعلومات. يتم استخدام هذه البيانات أيضًا للتحليل ، وفي النهاية ، يتم استخلاص النتائج. إنه ممتع ، ويمكن للمرء أن يربطها في حياتنا اليومية برغبته في معرفة سبب نجاح شيء ما وكيف. هناك قلة قليلة ممن لم يتأثروا بالذكاء الاصطناعي في عالم اليوم. لأننا نواجهها بطريقة أو بأخرى ، سواء كان ذلك في الرعاية الصحية أو قفل الشاشة أو وضع علامات على الصور أو التسوق عبر الإنترنت وما إلى ذلك.

يرتبط كل مفهوم يتم تعلمه في هذا المجال بطريقة أو بأخرى بالرياضيات ، إما بشكل مباشر أو غير مباشر.

قم بالتسجيل في دورة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

الرياضيات لتعلم الآلة

لفهمالرياضيات للتعلم الآلي ، يجب عليك التفوق في الموضوعات التالية-

1) الإحصاء

2) حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات

3) الجبر الخطي

4) الاحتمال

هذه هي الأركان الأربعة. دعونا نفهم كل واحد منهم بالتفصيل ، حيث أن كل هذه العناصر ضرورية بنفس القدر لبناء خوارزمية وحل مشاكل الحياة الواقعية.

التعلم الآلي هو كل شيء عن العمل مع البيانات. لكل تعديل يتم إجراؤه على البيانات ، هناك جسر واحد يساعدنا في الوصول إلى أهدافنا من خلال الحساب ، وهي الرياضيات.

تحقق من شهادة upGrad المتقدمة في DevOps

1) الإحصاء-

هذا الموضوع مألوف لنا أكثر من غيره ، والذي سنقوم بتغطيته لأننا نتعلمه منذ المدرسة الثانوية ، وهو العنصر الأكثر أهمية في الرياضيات للتعلم الآلي .إنه تطبيق نظرية الاحتمالات ويستخدم لاستخلاص النتائج من البيانات التي تم جمعها. إنها تلعب بالبيانات الأولية للحصول على النتائج منها.

• الخطوة الأولى هي جمع البيانات. من الممكن من خلال مصدرين-

• المصدر الأساسي و
• مصدر ثانوي.

هذا هو الأساس لخطواتنا الإضافية.

• البيانات التي يتم جمعها أولية ، وتحتاج إلى بعض المعالجة لجعلها ذات مغزى وقيمة. تتم معالجة البيانات واستخراج المعلومات منها.
• يجب تمثيل البيانات المعالجة بطريقة تسهل قراءتها وفهمها.
• أخيرًا ، يتم استخلاص النتائج من البيانات التي تم جمعها لأن الأرقام فقط ليست كافية!

هناك نوعان من الإحصائيات المستخدمة في التعلم الآلي-

1. أ) الإحصاء الوصفي-

الإحصاء الوصفي هو مقياس يلخص البيانات المعالجة لسهولة التصور ، ويمكن تقديمها بطريقة هادفة ومفهومة.

1. ب) الإحصاء الاستدلالي-

يسمح لك بالتوصل إلى استنتاجات بناءً على البيانات المأخوذة من السكان وأيضًا إعطاء المنطق.

مهارات التعلم الآلي عند الطلب

2) الاحتمال-

للبدء من الصفر ، فإن الاحتمال هو فرصة أو احتمال حدوث حدث معين. في التعلم الآلي ، يتم استخدامه للتنبؤ بإمكانية حدوث حدث معين. يتم احتساب احتمال وقوع حدث على أنه-.

P (الحدث) = النتائج الإيجابية / العدد الإجمالي للنتائج المحتملة

بعض المفاهيم الأساسية للاحتمال هي-

• الاحتمال المشترك-

إنه مقياس يوضح مقدار فرص حدوث حدثين مختلفين في وقت واحد.

يتم الإشارة إليه بواسطة P (A∩B) -

• احتمال مشروط-

يعني الاحتمال الشرطي فرص وقوع حدث معين بالنظر إلى وقوع حدث آخر بالفعل.

يتم الإشارة إليه بواسطة P (A | B)

• مبرهنة بايز-

يعطي نتائج على احتمال وقوع حدث بناءً على معلومات جديدة. يجدد مجموعة من الفرص القديمة بالفرصة الجديدة (بعد إضافة معلومات إضافية) لاشتقاق مجموعة جديدة من الاحتمالات.

تساعدنا نظرية بايز على فهم مصفوفة الارتباك. يُعرف أيضًا باسم مصفوفة الخطأ في مجال الآلة. إنها طريقة تستخدم لاستخراج نتائج أداء نموذج التصنيف. يتم إجراء مقارنة بين الفئات الفعلية والمتوقعة. لها أربع نتائج-

إيجابي حقيقي (TP):

القيم المتوقعة = الإيجابية الفعلية المتوقعة

إيجابية كاذبة (FP):

تم توقع القيم السلبية على أنها إيجابية

خطأ سلبي (FN):

توقع القيم الإيجابية على أنها سلبية

صحيح سلبي (TN):

القيم المتوقعة = سلبية فعلية متوقعة

يستخدم محترفو التعلم الآلي هذا المفهوم لتدوين المدخلات والتنبؤ بالنتائج المحتملة.

مدونات AI و ML الشعبية ودورات مجانية

3) حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات-

يُعرف حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات أيضًا باسم حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات. إنه مجال جوهري للرياضيات في خوارزميات التعلم الآلي ، وبدون فهم ذلك ، لا يمكنك التفكير في المضي قدمًا إلى أبعد من ذلك. إنه الفرع الذي يخبرنا بكيفية تعلم وتحسين نماذجنا أو خوارزمياتنا. بدون فهم هذا المفهوم ، من الصعب التنبؤ بنتائج البيانات التي تم جمعها.

ينقسم حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات إلى نوعين

• حساب التفاضل-

يقسم حساب التفاضل والتكامل البيانات إلى أجزاء صغيرة لمعرفة كيفية عملها بشكل فردي.

• حساب التفاضل والتكامل

يقوم حساب التفاضل والتكامل بإلصاق القطع المكسورة لمعرفة مقدارها.

بعض الأنواع الأخرى هي دالة قيم المتجهات ، والمشتقات الجزئية ، و Hessian ، والتدرج الاتجاهي ، و Laplacian ، و Lagragian Distribution.

يستخدم حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات بشكل أساسي في تعزيز عملية التعلم الآلي.

4) الجبر الخطي-

الجبر الخطي هو العمود الفقري للتعلم الآلي. يجعل تشغيل الخوارزميات مجديًا على مجموعات البيانات الأساسية. كما أنه يجعلنا نفهم عمل الخوارزميات التي نستخدمها في حياتنا اليومية وتساعدنا على اتخاذ خيار أفضل.

هناك عدد غير قليل من المهام التي لا يمكن القيام بها دون استخدام الجبر الخطي. و هو-

• تطوير نماذج التعلم الآلي.
• تشغيل هياكل البيانات المعقدة.

يستخدم محترفو التعلم الآلي الجبر الخطي لبناء الخوارزميات الخاصة بهم. يُعرف الجبر الخطي على نطاق واسع باسم رياضيات القرن الحادي والعشرين ، حيث يعتقد الكثيرون أنه سيغير كل صناعة في المستقبل. إنها منصة تجمع عليها جميع الخوارزميات وتؤدي إلى نتيجة.

تعتبر بعض خوارزميات التعلم الآلي أساسية ويجب تطبيقها على أي مشكلة في البيانات. وهم على النحو التالي-

1) الانحدار اللوجستي

2) الانحدار الخطي

3) SVM (دعم آلة المتجهات)

4) بايز ساذجة

5) شجرة القرار

6) KNN (K- أقرب الجيران)

7) K- يعني

8) خوارزميات تقليل الأبعاد

9) خوارزميات تعزيز التدرج

10) غابة عشوائية

نحتاج إلى خطة لبناء نموذج لأن التنفيذ المباشر سيؤدي إلى الكثير من الأخطاء. نحتاج إلى لغة برمجة عالية المستوى مثل Python لاختبار استراتيجياتنا والحصول على نتائج أفضل من استخدام طريقة التجربة والخطأ ، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً. Python هي واحدة من أفضل اللغات المستخدمة في البرمجة وتطوير البرمجيات.

أهمية التعلم الآلي-

دعونا نفكر في يوم ما دون استخدام الذكاء الاصطناعي. صعب أليس كذلك؟ أصبحت التطبيقات المقدمة جزءًا لا يتجزأ من حياتنا نظرًا لقدرتها على تقديم حلول سريعة لمشاكلنا والإجابة على الأسئلة المملة بفعالية وكفاءة وسرعة. إنه مناسب ويعمل كمنقذ عندما يكون الشخص في وقت قصير. كما أنه يوفر الوقت والمال ويوفر الأمان. يتم إنجاز المهام بسرعة وكفاءة مع عدم وجود الكثير من الحركة الجسدية.

لا يمكن أن تصبح حياتنا أسهل. إجراء المدفوعات على بعد أطراف أصابع قليلة. الخصوصية محمية من خلال قفل الوجه وقفل بصمات الأصابع. الميزات التي نلعب بها من النهار إلى الليل كلها بسبب موهبة التعلم الاصطناعي. يمكن الإجابة على كل سؤال في العالم بواسطة Siri أو مساعد Google. يساعدنا على شراء الأفضل لأنفسنا. على سبيل المثال ، أثناء شراء هاتف ، يمكن للمرء مقارنة جهاز واحد أفضل من الآخر والخوارزمية التي تقف وراءه. تطبيقاته لا تنتهي أبدًا ، استخدمها في خرائط Google حيث تستخدم بيانات الموقع من الهواتف الذكية ، في تطبيقات الركوب مثل ola و uber التي نصلح فيها سعر رحلتنا وتقليل وقت الانتظار ، في الرحلات الجوية التجارية لاستخدام السيارات - تجريبي ، في فلاتر البريد العشوائي كلما تلقينا بريدًا إلكترونيًا من عنوان غير معروف أثناء تقديم ردود ذكية في gmail - يقترح تلقائيًا ردودًا علينا ، والأهم من ذلك في البنك لمنع الاحتيال والتحقق من الإيداعات على الهاتف المحمول.

يتم استخدامها على نطاق واسع في قسم الرعاية الصحية في التعلم الآلي ؛ ليس هذا فقط ، لكننا نحتاج إلى الرياضيات من شروق الشمس إلى غروبها لأننا نجري عدة معاملات خلال اليوم. تبدأ رحلة تعلم الرياضيات لدينا عندما نكون في الصفين الحادي عشر والثاني عشر ، وعندما نبدأ في إدراك أن الحياة غير عادلة للغاية. في ذلك الوقت من الحياة ، قد تتساءل أين سأستخدم هذه الرياضيات. حسنًا ، نستخدمها هنا ، وكل المعرفة النظرية تصبح عملية. أفضل طريقة لإبهار نفسك في هذا المجال هي أخذ خوارزمية التعلم الآلي وفهم سبب وكيفية عملها.

ليس كل ما هو مفيد يأتي إليك بسرعة. عليك أن تبذل الجهود لتحقيق ذلك. على الرغم من أن الرياضيات للتعلم الآلي يمكن أن تكون معقدة ، فبمجرد أن تتفوق فيها ، لا يمكنك استخدامها في العمل فحسب ، بل يمكنك أيضًا تنفيذها في حياتك اليومية لفهم عمل أشياء معينة.

لا يزال الكثير من الناس غير مدركين لمدى أهمية تعلم الرياضيات للتعلم الآلي حيث رأينا بعض المؤشرات حول لماذا وأين نحتاج إلى الرياضيات ليس فقط في هذا المجال ولكن أيضًا في حياتنا اليومية.

في upGrad ، الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق ، المقدمة بالتعاون مع IIIT-B ، هي دورة مدتها 8 أشهر يدرسها خبراء الصناعة لإعطائك فكرة واقعية عن كيفية عمل التعلم العميق والتعلم الآلي. في هذه الدورة ، ستحصل على فرصة لتعلم مفاهيم مهمة حول التعلم الآلي والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والسحابة والشبكات العصبية والمزيد.

تحقق من صفحة الدورة التدريبية وسجّل نفسك قريبًا!

استعد لمهنة المستقبل

تقدم بطلب للحصول على درجة الماجستير في تعلم الآلة