機械学習専門の数学

機械学習は数学なしで可能ですか? 絶対違う。 機械学習は完全に数学に関するものです。 これは、生データを使用して処理し、さらにモデルまたは結論を構築する人工知能のアプリケーションです。

写真を見ただけで立体的に見えるものを想像するように。 理解と推論がすべてです。

機械学習はどのように可能ですか? それは、1 日に 1 秒ごとに大量のデータが送信および生成されるためです。 あなたがこれを読んでいる今でも、いくつかの情報が開発されています。 このデータはさらに分析に使用され、最後に結論が導き出されます。 それは楽しいものであり、何かがなぜ機能し、どのように機能するのかを知りたいと思うことで、日常生活に関連付けることができます。 今日の世界で、人工知能の影響を受けていない人はほとんどいません。 ヘルスケア、画面ロック、写真のタグ付け、オンラインショッピングなど、何らかの形でそれが発生するため.

この分野で学んだ各概念は、直接的または間接的に数学に何らかの形で関連しています。

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機械学習のための数学

機械学習の数学を理解するには、次のトピックに秀でている必要があります。

1) 統​​計

2) 多変量解析

3) 線形代数

4) 確率

これらが4つの柱です。 これらはすべて、アルゴリズムを構築して実際の問題を解決するために等しく不可欠であるため、それぞれを詳細に理解しましょう。

機械学習とは、データを操作することです。 データに対して実行されるすべての変更に対して、計算を通じて目標を達成するのに役立つ橋が 1 つあります。それが数学です。

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1) 統​​計-

このトピックは、高校時代から学習してきた他のトピックよりも身近なものであり、機械学習の数学の最も重要な要素であるため、取り上げます。 これは確率論の応用であり、収集されたデータから結論を引き出すために使用されます。 生データをいじって、そこから調査結果を取得しています。

• 最初のステップはデータの収集です。 2つのソースから可能です-

• 一次資料と
• 二次ソース。

これは、私たちのさらなるステップの基盤です。

• 収集されたデータは生データであり、有意義で価値のあるものにするために何らかの処理が必要です。 データは処理され、そこから情報が抽出されます。
• 処理されたデータは、読みやすく理解しやすい方法で表現する必要があります。
• 最後に、収集したデータから結論を導き出します。数値だけでは十分ではありません。

機械学習で使用される統計には 2 つのタイプがあります。

1. A) 記述統計 -

記述統計は、視覚化を容易にするために処理されたデータを要約する尺度であり、意味があり理解しやすい方法で提示できます。

1. B) 推論統計-

母集団から取得したデータに基づいて結論を出し、推論を与えることもできます。

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2) 確率 -

ゼロから始めると、確率は特定のイベントが発生する可能性または可能性です。 機械学習では、特定のイベントが発生する可能性を予測するために使用されます。 イベントの確率は次のように計算されます。

P(イベント)= 好ましい結果/可能な結果の総数

確率のいくつかの基本的な概念は次のとおりです。

• 同時確率-

これは、2 つの異なるイベントが同時に発生する可能性を示す指標です。

それは P(A∩B )-

• 条件付き確率-

条件付き確率とは、別のイベントがすでに発生している場合に、あるイベントが発生する可能性を意味します。

P(A|B)で表される

• ベイズの定理-

新しい情報に基づいて、イベントの確率に関する結果が得られます。 これは、一連の古い可能性を新しい可能性で更新し (追加情報を追加した後)、新しい一連の可能性を導き出します。

ベイズの定理は、混同行列を理解するのに役立ちます。 機械の分野では誤差行列とも呼ばれます。 これは、分類モデルのパフォーマンスの結果を抽出するために使用される方法です。 実際のクラスと予測クラスが比較されます。 それには4つの結果があります-

真陽性 (TP):

予測値 = 予測される実際の陽性

偽陽性 (FP):

正と予測される負の値

偽陰性 (FN):

負として予測される正の値

真陰性 (TN):

予測値 = 予測される実際のマイナス

機械学習の専門家は、この概念を使用して入力を書き留め、可能な結果を​​予測します。

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3) 多変量解析-

多変量計算は、多変数計算とも呼ばれます。 これは、機械学習アルゴリズムにおける数学の本質的な分野であり、これを理解しないと、それ以上進むことは考えられません。 モデルやアルゴリズムを学習して最適化する方法を教えてくれるのはブランチです。 この概念を理解しなければ、収集されたデータから結果を予測することは困難です。

多変量解析は、次の 2 つのタイプに分けられます。

• 微分計算-

微分計算は、データが個々にどのように機能するかを知るために、データを小さな断片に分割します。

• 推論計算-

推論計算は、壊れた破片を接着して、どれだけあるかを見つけます。

他のいくつかのタイプは、ベクトル値関数、偏導関数、ヘッセ行列、方向勾配、ラプラシアン、ラグラジアン分布です。

多変量解析は、主に機械学習プロセスを強化するために使用されます。

4) 線形代数

線形代数は機械学習のバックボーンです。 これにより、かなりのデータセットでアルゴリズムを実行できるようになります。 また、日常生活で使用するアルゴリズムの働きを理解し、より良い選択をするのに役立ちます.

線形代数を使用しないと実行できないタスクがかなりあります。 どれが-

• 機械学習モデルの開発。
• 複雑なデータ構造の操作。

機械学習の専門家は、線形代数を使用してアルゴリズムを構築します。 線形代数は 21 世紀の数学として広く知られており、将来あらゆる産業を変革すると多くの人が信じています。 すべてのアルゴリズムが集まって結果につながるプラットフォームです。

一部の機械学習アルゴリズムは基本的なものであり、あらゆるデータの問題に適用する必要があります。 それらは次のとおりです-

1) ロジスティック回帰

2) 線形回帰

3) SVM（サポートベクターマシン）

4) 単純ベイズ

5) 決定木

6) KNN (K-最近傍)

7) K-手段

8) 次元削減アルゴリズム

9) 勾配ブースティングアルゴリズム

10) ランダムフォレスト

直接実装すると多くのエラーが発生するため、モデルを構築するための計画が必要です。 戦略をテストし、非常に時間のかかる試行錯誤の方法を使用するよりも良い結果を得るには、Python などの高レベルのプログラミング言語が必要です。 Python は、プログラミングとソフトウェア開発に使用される最高の言語の 1 つです。

機械学習の重要性 -

人工知能を使わない日を考えてみましょう。 難しいですよね？ 提供されるアプリケーションは、私たちの問題に対する迅速な解決策を提供し、退屈な質問に効果的、効率的かつ迅速に答えることができるため、私たちの生活の一部となっています。 時間のない人の救世主として便利です。 また、時間とお金を節約し、セキュリティを提供します。 身体をあまり動かさずに、タスクを迅速かつ効率的に完了できます。

私たちの生活は楽になることはありません。 支払いは指先で簡単に行うことができます。 フェイスロックと指紋ロックでプライバシーを守ります。 私たちが昼夜を問わず使用する機能は、すべて人工学習の賜物です。 世界中のあらゆる質問に、Siri または Google アシスタントが答えることができます。 自分にとって最高のものを購入するのに役立ちます。 たとえば、電話を購入するときに、あるデバイスを他のデバイスよりもよく比較し、その背後にあるアルゴリズムを比較することができます. スマートフォンの位置情報を利用するグーグルマップ、乗車料金を固定して待ち時間を最小限に抑えるオラやウーバーなどの乗車アプリ、商用機での自動利用など、用途は無限大です。 -Gmail でスマート リプライを送信しているときに不明なアドレスからメールを受信するたびに、スパム フィルターでパイロットが自動的に返信を提案します。最も重要なのは、詐欺を防止し、モバイルでの預金をチェックする銀行です。

それらは、機械学習の医療部門で広く使用されています。 これだけでなく、1 日に複数の取引を行うため、日の出から日没まで数学が必要です。 私たちの数学学習の旅は、11 年生と 12 年生のときに始まり、人生はとても不公平だと気づき始めます。 人生のその時、あなたは私がこの数学をどこで使うつもりなのか疑問に思うかもしれません. さて、ここでそれを使用すると、すべての理論的知識が実用化されます。 この分野に魅了される最善の方法は、機械学習アルゴリズムを採用し、それがなぜ、どのように機能するかを理解することです。

役立つものがすべてすぐに手に入るわけではありません。 あなたはそれを達成するための努力をしなければなりません。 機械学習の数学は複雑になる可能性がありますが、それが得意になると、仕事に使用できるだけでなく、日常生活に実装して特定のことの仕組みを理解することもできます。

多くの人々は、機械学習のための数学を学ぶことがどれほど重要であるかをまだ認識していません。この分野だけでなく日常生活においても、なぜ、どこで数学が必要なのかについての指針を見たからです。

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