Especialización en Matemáticas para el Aprendizaje Automático

¿Es posible el aprendizaje automático sin las matemáticas? Absolutamente no. El aprendizaje automático se trata completamente de matemáticas. Es una aplicación de inteligencia artificial que utiliza datos sin procesar, los procesa y luego construye un modelo o conclusión.

Como imaginar cómo se vería un elemento en tres dimensiones con solo mirar una imagen. Se trata de entender y razonar.

¿Cómo es posible el aprendizaje automático? Bueno, eso se debe a que se transmiten y generan muchos datos cada segundo del día. Incluso ahora mismo, cuando estás leyendo esto, se está desarrollando cierta información. Estos datos se utilizan más para el análisis y, al final, se extraen conclusiones. Es Diversión, y uno puede relacionarla en nuestra vida diaria al querer saber por qué algo funciona y cómo. Son muy pocos los que no se han visto afectados por la inteligencia artificial en el mundo actual. Porque lo encontramos de una forma u otra, ya sea en atención médica, bloqueo de pantalla, etiquetado de fotos, compras en línea, etc.

Cada concepto aprendido en este campo está relacionado de una u otra manera con las matemáticas, ya sea directa o indirectamente.

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Matemáticas para el aprendizaje automático

Para comprenderlas matemáticas para el aprendizaje automático , debe sobresalir en los siguientes temas:

1) Estadísticas

2) Cálculo Multivariante

3) Álgebra lineal

4) Probabilidad

Estos son los cuatro pilares. Comprendamos cada uno de ellos en detalle, ya que todos estos son igualmente esenciales para construir un algoritmo y resolver problemas de la vida real.

El aprendizaje automático se trata de trabajar con datos. Por cada modificación realizada en los datos, hay un puente que nos ayuda a alcanzar nuestros objetivos a través de la computación, y ese es el de las matemáticas.

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1) Estadísticas-

Este tema nos resulta más familiar que los demás, y lo trataremos porque lo hemos estado aprendiendo desde la escuela secundaria y es el componente más importante de las matemáticas para el aprendizaje automático .Es la aplicación de la teoría de la probabilidad y se utiliza para sacar conclusiones de los datos que se han recopilado. Está jugando con los datos sin procesar para obtener los resultados de ellos.

• El primer paso es la recopilación de datos. Es posible a través de 2 fuentes-

• fuente primaria y
• Fuente secundaria.

Esta es la base para nuestros próximos pasos.

• Los datos recopilados son sin procesar y necesitan algún procesamiento para que sean significativos y valiosos. Los datos se procesan y se extrae información de ellos.
• Los datos procesados ​​deben representarse de una manera que sea fácil de leer y comprender.
• Por último, se extraen conclusiones de los datos recopilados porque ¡los números no son suficientes!

Hay dos tipos de estadísticas utilizadas en el aprendizaje automático:

1. A) Estadísticas descriptivas-

Las estadísticas descriptivas son una medida que resume los datos procesados ​​para facilitar la visualización y se pueden presentar de una manera significativa y comprensible.

1. B) Estadística inferencial-

Te permite sacar conclusiones en base a los datos tomados de la población y también dar razonamientos.

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2) Probabilidad-

Para empezar desde cero, la probabilidad es la posibilidad o posibilidad de que ocurra un evento en particular. En el aprendizaje automático, se utiliza para predecir la posibilidad de que ocurra un evento específico. La probabilidad de un evento se calcula como-.

P(evento)= resultados favorables/ número total de resultados posibles

Algunos conceptos básicos de probabilidad son:

• Probabilidad conjunta-

Es una medida que muestra cuántas son las posibilidades de que dos eventos diferentes sucedan simultáneamente.

Se denota por P(A∩B )-

• La probabilidad condicional-

La probabilidad condicional significa las posibilidades de que ocurra un evento dado que otro evento ya ha ocurrido.

Se denota por P(A|B)

• Teorema de Bayes-

Da resultados sobre la probabilidad de un evento basado en nueva información. Renueva un conjunto de posibilidades antiguas con una nueva (después de agregar información adicional) para derivar un nuevo conjunto de posibilidades.

El teorema de Bayes nos ayuda a entender la Matriz de Confusión. También se conoce como matriz de error en el campo de la máquina. Es un método utilizado para extraer los resultados del desempeño de un modelo de clasificación. Se hace una comparación entre las clases real y predicha. Tiene cuatro resultados-

Verdadero Positivo (VP):

valores pronosticados = positivo real pronosticado

Falso positivo (FP):

Valores negativos predichos como positivos

Falso negativo (FN):

Valores positivos predichos como negativos

Verdadero negativo (TN):

Valores pronosticados = negativo real pronosticado

Los profesionales del aprendizaje automático utilizan este concepto para anotar entradas y predecir posibles resultados.

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3) Cálculo multivariado-

El cálculo multivariable también se conoce como cálculo multivariable. Es un campo intrínseco de las matemáticas en los algoritmos de aprendizaje automático, y sin entender esto, no puedes pensar en ir más allá. Es la rama que nos dice cómo aprender y optimizar nuestros modelos o algoritmos. Sin comprender este concepto, es difícil predecir los resultados de los datos que se han recopilado.

El cálculo multivariante se divide en dos tipos que son:

• Calculo diferencial-

El cálculo diferencial divide los datos en partes pequeñas para saber cómo funciona individualmente.

• cálculo inferencial-

El cálculo inferencial pega las piezas rotas para encontrar cuánto hay.

Algunos otros tipos son función de valores vectoriales, derivadas parciales, hessiana, gradiente direccional, laplaciana, distribución lagragiana.

El cálculo multivariante se utiliza principalmente para mejorar el proceso de aprendizaje automático.

4) Álgebra lineal-

El álgebra lineal es la columna vertebral del aprendizaje automático. Hace que la ejecución de los algoritmos sea factible en conjuntos de datos sustanciales. También nos hace comprender el funcionamiento de los algoritmos que usamos en nuestra vida diaria y nos ayuda a tomar una mejor decisión.

Hay bastantes tareas que no se pueden hacer sin el uso del álgebra lineal. cuales son-

• Desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
• Operación de estructuras de datos complejas.

Los profesionales del aprendizaje automático utilizan álgebra lineal para construir sus algoritmos. El álgebra lineal es ampliamente conocida como la matemática del siglo XXI, ya que muchos creen que transformará todas las industrias en el futuro. Es una plataforma en la que todos los algoritmos se unen y conducen a un resultado.

Algunos algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales y deben aplicarse a cualquier problema de datos. Son los siguientes-

1) Regresión logística

2) Regresión lineal

3) SVM (Máquina de vectores de soporte)

4) bayesiano ingenuo

5) Árbol de decisión

6) KNN (K- Vecino más cercano)

7) K- significa

8) Algoritmos de reducción de dimensionalidad

9) Algoritmos de aumento de gradiente

10) Bosque aleatorio

Necesitamos un plan para construir un modelo porque la implementación directa conducirá a muchos errores. Necesitamos un lenguaje de programación de alto nivel como Python para probar nuestras estrategias y obtener mejores resultados que usar el método de prueba y error, que es un proceso que consume mucho tiempo. Python es uno de los mejores lenguajes utilizados para la programación y el desarrollo de software.

Importancia del aprendizaje automático-

Pensemos en un día sin el uso de inteligencia artificial. Difícil, ¿verdad? Las aplicaciones proporcionadas se han convertido en parte integral de nuestras vidas debido a su capacidad para brindar soluciones rápidas a nuestros problemas y responder preguntas tediosas de manera efectiva, eficiente y rápida. Es conveniente y funciona como un salvador cuando una persona tiene poco tiempo. También ahorra tiempo, dinero y proporciona seguridad. Las tareas se realizan de manera rápida y eficiente sin mucho movimiento físico.

Nuestra vida no puede ser más fácil. Hacer pagos está a solo unos dedos de distancia. La privacidad está protegida mediante el bloqueo facial y el bloqueo de huellas dactilares. Las características con las que jugamos del día a la noche se deben al don del aprendizaje artificial. Todas las preguntas del mundo pueden ser respondidas por Siri o el asistente de Google. Nos ayuda a comprar lo mejor para nosotros. Por ejemplo, al comprar un teléfono, uno puede comparar un dispositivo mejor que el otro y el algoritmo detrás de él. Sus aplicaciones son interminables, como Google Maps, donde usa datos de ubicación de teléfonos inteligentes, aplicaciones de viaje como ola, Uber, en las que fijamos el precio de nuestro viaje y minimizamos el tiempo de espera, en vuelos comerciales para usar auto. -piloto, en los filtros de spam cada vez que recibimos un correo electrónico de una dirección desconocida mientras damos respuestas inteligentes en gmail- automáticamente nos sugiere respuestas, y lo más importante en el banco para evitar fraudes y depósitos de cheques en el móvil.

Son ampliamente utilizados en el departamento de atención médica en el aprendizaje automático; no solo esto, sino que necesitamos matemáticas desde el amanecer hasta el anochecer porque hacemos varias transacciones durante un día. Nuestro viaje de aprendizaje de las matemáticas comienza cuando estamos en los grados 11 y 12, y cuando comenzamos a darnos cuenta de que la vida es tan injusta. En ese momento de la vida, es posible que se pregunte dónde voy a usar estas matemáticas. Bueno, lo usamos aquí, y todo el conocimiento teórico se vuelve práctico. La mejor manera de fascinarse en este campo es tomar un algoritmo de aprendizaje automático y comprender por qué y cómo funciona.

No todo lo que es útil te llega rápidamente. Hay que esforzarse para conseguirlo. Aunque las matemáticas para el aprendizaje automático pueden ser complejas, una vez que se destaca en ellas, no solo puede usarlas para el trabajo, sino también implementarlas en su vida diaria para comprender el funcionamiento de ciertas cosas.

Muchas personas aún no son conscientes de lo importante que es aprender matemáticas para el aprendizaje automático, ya que vimos algunos indicadores sobre por qué y dónde necesitamos matemáticas no solo en este campo sino también en nuestra vida cotidiana.

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