Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen

Ist maschinelles Lernen ohne Mathematik möglich? Absolut nicht. Beim maschinellen Lernen dreht sich alles um Mathematik. Es ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die Rohdaten verwendet, verarbeitet und weiter ein Modell oder eine Schlussfolgerung erstellt.

Als sich vorzustellen, wie ein Gegenstand dreidimensional aussehen würde, wenn man nur ein Bild betrachtet. Es geht um Verständnis und Argumentation.

Wie ist maschinelles Lernen möglich? Nun, das liegt daran, dass jede Sekunde des Tages viele Daten übertragen und generiert werden. Gerade jetzt, während Sie dies lesen, werden einige Informationen entwickelt. Diese Daten werden weiter zur Analyse verwendet und am Ende werden Schlussfolgerungen gezogen. Es macht Spaß, und man kann es in unserem täglichen Leben beziehen, indem man wissen möchte, warum etwas funktioniert und wie. Es gibt nur sehr wenige, die in der heutigen Welt nicht von künstlicher Intelligenz beeinflusst wurden. Weil wir ihm auf die eine oder andere Weise begegnen, sei es im Gesundheitswesen, beim Sperren von Bildschirmen, beim Markieren von Fotos, beim Online-Shopping usw.

Jedes in diesem Bereich erlernte Konzept ist auf die eine oder andere Weise direkt oder indirekt mit der Mathematik verwandt.

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Mathematik für maschinelles Lernen

UmMathematik für maschinelles Lernen zu verstehen , müssen Sie sich in den folgenden Themen auskennen:

1) Statistiken

2) Multivariate Kalkül

3) Lineare Algebra

4) Wahrscheinlichkeit

Das sind die vier Säulen. Lassen Sie uns jeden von ihnen im Detail verstehen, da sie alle gleichermaßen wichtig sind, um einen Algorithmus zu erstellen und reale Probleme zu lösen.

Beim maschinellen Lernen dreht sich alles um die Arbeit mit Daten. Für jede an Daten vorgenommene Änderung gibt es eine Brücke, die uns hilft, unsere Ziele durch Berechnung zu erreichen, und das ist Mathematik.

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1) Statistik-

Dieses Thema ist uns vertrauter als die anderen, die wir behandeln werden, da wir dies seit der High School lernen und es die wichtigste Komponente der Mathematik für maschinelles Lernen ist .Es ist die Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie und wird verwendet, um Schlussfolgerungen aus den gesammelten Daten zu ziehen. Es spielt mit den Rohdaten, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

• Der erste Schritt ist die Erhebung von Daten. Es ist möglich durch 2 Quellen-

• Primärquelle u
• Sekundärquelle.

Dies ist die Grundlage für unsere weiteren Schritte.

• Die gesammelten Daten sind Rohdaten und müssen verarbeitet werden, um aussagekräftig und wertvoll zu werden. Die Daten werden verarbeitet und Informationen daraus extrahiert.
• Die verarbeiteten Daten sollten leicht lesbar und verständlich dargestellt werden.
• Schließlich werden Schlüsse aus den gesammelten Daten gezogen, denn nur Zahlen reichen nicht!

Beim maschinellen Lernen werden zwei Arten von Statistiken verwendet:

1. A) Deskriptive Statistik-

Die deskriptive Statistik ist eine Maßnahme, die die verarbeiteten Daten zur leichteren Visualisierung zusammenfasst und auf aussagekräftige und verständliche Weise dargestellt werden kann.

1. B) Inferenzstatistik-

Es ermöglicht Ihnen, Schlussfolgerungen auf der Grundlage der aus der Bevölkerung entnommenen Daten zu ziehen und auch zu begründen.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

2) Wahrscheinlichkeit-

Um bei Null anzufangen, ist die Wahrscheinlichkeit die Chance oder Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ereignis eintritt. Beim maschinellen Lernen wird es verwendet, um die Möglichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses wird berechnet als -.

P(Ereignis)= günstige Ergebnisse/Gesamtzahl möglicher Ergebnisse

Einige grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit sind-

• Gemeinsame Wahrscheinlichkeit-

Es ist ein Maß, das zeigt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass zwei verschiedene Ereignisse gleichzeitig stattfinden.

Sie wird bezeichnet mit P(A∩B )-

• Bedingte Wahrscheinlichkeit-

Bedingte Wahrscheinlichkeit bedeutet die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, vorausgesetzt, dass ein anderes Ereignis bereits eingetreten ist.

Es wird mit P(A|B) bezeichnet.

• Satz von Bayes-

Es liefert Ergebnisse zur Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses basierend auf neuen Informationen. Es erneuert eine Reihe alter Chancen mit der neuen (nachdem zusätzliche Informationen hinzugefügt wurden), um eine neue Reihe von Möglichkeiten abzuleiten.

Bayes Theorem hilft uns, die Confusion Matrix zu verstehen. In der Maschinentechnik wird sie auch als Fehlermatrix bezeichnet. Es ist eine Methode, die zum Extrahieren der Ergebnisse der Leistung eines Klassifizierungsmodells verwendet wird. Es wird ein Vergleich zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Klassen durchgeführt. Es hat vier Ergebnisse-

Richtig positiv (TP):

vorhergesagte Werte = vorhergesagtes tatsächliches Positiv

Falsch-positiv (FP):

Negative Werte werden als positiv vorhergesagt

Falsch-negativ (FN):

Positive Werte werden als negativ vorhergesagt

Richtig negativ (TN):

Vorhergesagte Werte = vorhergesagtes tatsächliches Negativ

Fachleute für maschinelles Lernen verwenden dieses Konzept, um Eingaben zu notieren und mögliche Ergebnisse vorherzusagen.

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3) Multivariate Kalkül-

Die multivariate Kalkül wird auch als multivariate Kalkül bezeichnet. Es ist ein intrinsisches Gebiet der Mathematik in maschinellen Lernalgorithmen, und ohne dies zu verstehen, können Sie nicht daran denken, weiter zu gehen. Es ist der Zweig, der uns sagt, wie wir unsere Modelle oder Algorithmen lernen und optimieren können. Ohne dieses Konzept zu verstehen, ist es schwierig, die Ergebnisse aus den gesammelten Daten vorherzusagen.

Multivariate Kalküle sind in zwei Typen unterteilt:

• Differentialrechnung-

Die Differentialrechnung zerlegt die Daten in kleine Stücke, um zu wissen, wie sie einzeln funktionieren.

• Inferenzrechnung-

Die Inferenzrechnung klebt die Bruchstücke zusammen, um herauszufinden, wie viel davon übrig ist.

Einige andere Typen sind Vektorwertfunktion, Partielle Ableitungen, Hessisch, Richtungsgradient, Laplace-Verteilung, Lagragia-Verteilung.

Multivariate Berechnungen werden hauptsächlich zur Verbesserung des maschinellen Lernprozesses verwendet.

4) Lineare Algebra-

Lineare Algebra ist das Rückgrat des maschinellen Lernens. Es macht es möglich, die Algorithmen auf umfangreichen Datensätzen auszuführen. Es lässt uns auch die Funktionsweise von Algorithmen verstehen, die wir in unserem täglichen Leben verwenden, und hilft uns, eine bessere Wahl zu treffen.

Es gibt eine ganze Reihe von Aufgaben, die ohne den Einsatz der linearen Algebra nicht zu bewältigen sind. Welche sind-

• Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
• Betrieb komplexer Datenstrukturen.

Experten für maschinelles Lernen verwenden lineare Algebra, um ihre Algorithmen zu erstellen. Lineare Algebra ist weithin als die Mathematik des 21. Jahrhunderts bekannt, da viele glauben, dass sie in Zukunft jede Branche verändern wird. Es ist eine Plattform, auf der alle Algorithmen zusammenlaufen und zu einem Ergebnis führen.

Einige maschinelle Lernalgorithmen sind grundlegend und sollten auf jedes Datenproblem angewendet werden. Sie sind wie folgt-

1) Logistische Regression

2) Lineare Regression

3) SVM (Support Vector Machine)

4) Naive Buchten

5) Entscheidungsbaum

6) KNN (K – Nächster Nachbar)

7) K- bedeutet

8) Dimensionsreduktionsalgorithmen

9) Gradientenverstärkungsalgorithmen

10) Zufälliger Wald

Wir brauchen einen Plan für den Aufbau eines Modells, da die direkte Implementierung zu vielen Fehlern führen wird. Wir brauchen eine höhere Programmiersprache wie Python, um unsere Strategien zu testen und bessere Ergebnisse zu erzielen als die Trial-and-Error-Methode, die sehr zeitaufwändig ist. Python ist eine der besten Sprachen für die Programmierung und Softwareentwicklung.

Bedeutung des maschinellen Lernens-

Denken wir an einen Tag ohne den Einsatz künstlicher Intelligenz. Schwierig, oder? Die bereitgestellten Anwendungen sind aufgrund ihrer Fähigkeit, schnelle Lösungen für unsere Probleme bereitzustellen und langweilige Fragen effektiv, effizient und schnell zu beantworten, zu einem festen Bestandteil unseres Lebens geworden. Es ist bequem und wirkt als Retter, wenn eine Person wenig Zeit hat. Außerdem spart es Zeit, Geld und gibt Sicherheit. Aufgaben werden schnell und effizient mit wenig körperlicher Bewegung erledigt.

Unser Leben kann nicht einfacher werden. Zahlungen zu tätigen ist nur ein paar Fingerspitzen entfernt. Die Privatsphäre wird durch Gesichtssperre und Fingerabdrucksperre geschützt. Funktionen, mit denen wir Tag und Nacht spielen, sind alle auf die Gabe des künstlichen Lernens zurückzuführen. Jede Frage der Welt kann von Siri oder dem Google-Assistenten beantwortet werden. Es hilft uns, das Beste für uns zu kaufen. Beispielsweise kann man beim Kauf eines Telefons ein Gerät besser als das andere und den dahinter stehenden Algorithmus vergleichen. Die Anwendungen davon sind endlos, wie die Verwendung in Google Maps, wo Standortdaten von Smartphones verwendet werden, in Reit-Apps wie ola, uber, in denen wir den Preis unserer Fahrt festlegen und die Wartezeit minimieren, in kommerziellen Flügen, um Auto zu verwenden -pilot, in Spamfiltern, wenn wir eine E-Mail von einer unbekannten Adresse erhalten, während wir intelligente Antworten in Google Mail geben - es schlägt uns automatisch Antworten vor, und vor allem in der Bank, um Betrug zu verhindern und Einzahlungen auf dem Handy zu überprüfen.

Sie werden in der Gesundheitsabteilung häufig beim maschinellen Lernen eingesetzt; Nicht nur das, wir brauchen auch Mathematik von Sonnenaufgang bis Sonnenuntergang, weil wir an einem Tag mehrere Transaktionen tätigen. Unsere Mathe-Lernreise beginnt, wenn wir in der 11. und 12. Klasse sind und wenn wir anfangen zu erkennen, dass das Leben so unfair ist. In dieser Lebensphase fragen Sie sich vielleicht, wo ich diese Mathematik verwenden werde. Nun, wir verwenden es hier, und all das theoretische Wissen wird in die Praxis umgesetzt. Der beste Weg, sich in diesem Bereich zu faszinieren, besteht darin, einen maschinellen Lernalgorithmus zu nehmen und zu verstehen, warum und wie er funktioniert.

Nicht alles, was hilfreich ist, kommt schnell zu dir. Sie müssen sich anstrengen, um es zu erreichen. Obwohl Mathematik für maschinelles Lernen komplex sein kann, können Sie sie, sobald Sie darin hervorragend sind, nicht nur für die Arbeit verwenden, sondern auch in Ihrem täglichen Leben implementieren, um die Funktionsweise bestimmter Dinge zu verstehen.

Vielen Menschen ist immer noch nicht bewusst, wie wichtig es ist, Mathematik für maschinelles Lernen zu lernen , da wir einige Hinweise gesehen haben, warum und wo wir Mathematik nicht nur in diesem Bereich, sondern auch in unserem täglichen Leben benötigen.

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