Mathématiques pour la spécialisation en apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est-il possible sans mathématiques ? Absolument pas. L'apprentissage automatique concerne entièrement les mathématiques. Il s'agit d'une application de l'intelligence artificielle qui utilise des données brutes, les traite et construit ensuite un modèle ou une conclusion.

Comme imaginer à quoi ressemblerait un objet en trois dimensions simplement en regardant une image. Tout est question de compréhension et de raisonnement.

Comment l'apprentissage automatique est-il possible ? Eh bien, c'est parce que beaucoup de données sont transmises et générées chaque seconde de la journée. Même en ce moment, lorsque vous lisez ceci, certaines informations sont en cours d'élaboration. Ces données sont ensuite utilisées pour l'analyse et, à la fin, des conclusions sont tirées. C'est amusant, et on peut le rapporter dans notre vie quotidienne en voulant savoir pourquoi quelque chose fonctionne et comment. Rares sont ceux qui n'ont pas été touchés par l'intelligence artificielle dans le monde d'aujourd'hui. Parce que nous le rencontrons d'une manière ou d'une autre, que ce soit dans les soins de santé, le verrouillage de l'écran, le marquage de photos, les achats en ligne, etc.

Chaque concept appris dans ce domaine est d'une manière ou d'une autre lié aux mathématiques, directement ou indirectement.

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Mathématiques pour l'apprentissage automatique

Pour comprendreles mathématiques pour l'apprentissage automatique , vous devez Excel dans les sujets suivants-

1) Statistiques

2) Calcul multivarié

3) Algèbre linéaire

4) Probabilité

Ce sont les quatre piliers. Comprenons chacun d'eux en détail, car tous sont également essentiels à la construction d'un algorithme et à la résolution de problèmes réels.

L'apprentissage automatique consiste à travailler avec des données. Pour chaque modification effectuée sur les données, il existe un pont qui nous aide à atteindre nos objectifs grâce au calcul, et c'est les mathématiques.

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1) Statistiques-

Ce sujet nous est plus familier que les autres, que nous aborderons car nous l'apprenons depuis le lycée, et c'est la composante la plus importante des mathématiques pour l'apprentissage automatique .C'est l'application de la théorie des probabilités et elle est utilisée pour tirer des conclusions à partir des données qui ont été recueillies. Il joue avec les données brutes pour en tirer des conclusions.

• La première étape est la collecte de données. Il est possible grâce à 2 sources-

• Source primaire et
• Source secondaire.

C'est la base de nos prochaines étapes.

• Les données collectées sont brutes et nécessitent un certain traitement pour les rendre significatives et utiles. Les données sont traitées et des informations en sont extraites.
• Les données traitées doivent être représentées d'une manière facile à lire et à comprendre.
• Enfin, des conclusions sont tirées des données recueillies car les chiffres ne suffisent pas !

Il existe deux types de statistiques utilisées dans l'apprentissage automatique-

1. A) Statistiques descriptives-

Les statistiques descriptives sont une mesure qui résume les données traitées pour faciliter la visualisation, et elles peuvent être présentées d'une manière significative et compréhensible.

1. B) Statistiques inférentielles-

Il vous permet de tirer des conclusions sur la base des données extraites de la population et également de donner un raisonnement.

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2) Probabilité-

Pour commencer à zéro, la probabilité est la chance ou la probabilité qu'un événement particulier se produise. Dans l'apprentissage automatique, il est utilisé pour prédire la possibilité qu'un événement spécifique se produise. La probabilité d'un événement est calculée comme-.

P(événement)= résultats favorables/nombre total de résultats possibles

Certains concepts de base de la probabilité sont-

• Probabilité conjointe-

C'est une mesure qui montre combien sont les chances que deux événements différents se produisent simultanément.

Elle est notée P(A∩B )-

• Probabilite conditionnelle-

La probabilité conditionnelle signifie les chances qu'un événement se produise étant donné qu'un autre événement s'est déjà produit.

Il est noté P(A|B)

• Théorème de Bayes-

Il donne des résultats sur la probabilité d'un événement sur la base de nouvelles informations. Il renouvelle un ensemble d'anciennes chances avec le nouveau (après avoir ajouté des informations supplémentaires) pour en déduire un nouvel ensemble de possibilités.

Le théorème de Bayes nous aide à comprendre la matrice de confusion. Elle est également connue sous le nom de matrice d'erreur dans le domaine de la machine. C'est une méthode utilisée pour extraire les résultats de la performance d'un modèle de classification. Une comparaison est faite entre les classes réelles et prévues. Il a quatre résultats-

Vrai positif (TP) :

valeurs prédites = valeurs réelles prédites positives

Faux positif (FP) :

Valeurs négatives prédites comme positives

Faux négatif (FN) :

Valeurs positives prédites comme négatives

Vrai négatif (TN) :

Valeurs prédites = prédictions réelles négatives

Les professionnels de l'apprentissage automatique utilisent ce concept pour noter les entrées et prédire les résultats possibles.

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3) Calcul multivarié-

Le calcul multivarié est également connu sous le nom de calcul multivariable. C'est un domaine intrinsèque des mathématiques dans les algorithmes d'apprentissage automatique, et sans comprendre cela, vous ne pouvez pas penser à aller plus loin. C'est la branche qui nous dit comment apprendre et optimiser nos modèles ou algorithmes. Sans appréhender ce concept, il est difficile de prédire les résultats à partir des données qui ont été collectées.

Le calcul multivarié est divisé en deux types qui sont-

• Calculs différentiels-

Le calcul différentiel divise les données en petits morceaux pour savoir comment cela fonctionne individuellement.

• Calcul inférentiel-

Le calcul inférentiel colle les morceaux cassés pour trouver combien il y en a.

Certains autres types sont la fonction de valeurs vectorielles, les dérivées partielles, la distribution hessienne, le gradient directionnel, le laplacien et le lagragien.

Le calcul multivarié est principalement utilisé pour améliorer le processus d'apprentissage automatique.

4) Algèbre linéaire-

L'algèbre linéaire est l'épine dorsale de l'apprentissage automatique. Cela rend possible l'exécution des algorithmes sur des ensembles de données substantiels. Il nous fait également comprendre le fonctionnement des algorithmes que nous utilisons dans notre vie quotidienne et nous aide à faire un meilleur choix.

Il existe de nombreuses tâches qui ne peuvent être effectuées sans l'utilisation de l'algèbre linéaire. Qui sont-

• Développement de modèles d'apprentissage automatique.
• Exploitation de structures de données complexes.

Les professionnels de l'apprentissage automatique utilisent l'algèbre linéaire pour construire leurs algorithmes. L'algèbre linéaire est largement connue comme les mathématiques du 21e siècle, car beaucoup pensent qu'elle transformera toutes les industries à l'avenir. C'est une plateforme sur laquelle tous les algorithmes se rejoignent et aboutissent à un résultat.

Certains algorithmes d'apprentissage automatique sont fondamentaux et devraient être appliqués à tout problème de données. Ils sont les suivants-

1) Régression logistique

2) Régression linéaire

3) SVM (machine à vecteur de support)

4) Bayes naïf

5) Arbre de décision

6) KNN (K- Voisin le plus proche)

7) K- signifie

8) Algorithmes de réduction de dimensionnalité

9) Algorithmes d'amplification de gradient

10) Forêt aléatoire

Nous avons besoin d'un plan pour construire un modèle car la mise en œuvre directe conduira à beaucoup d'erreurs. Nous avons besoin d'un langage de programmation de haut niveau tel que Python pour tester nos stratégies et obtenir de meilleurs résultats qu'en utilisant la méthode des essais et des erreurs, qui est un processus très chronophage. Python est l'un des meilleurs langages utilisés pour la programmation et le développement de logiciels.

Importance de l'apprentissage automatique-

Pensons à un jour sans l'utilisation de l'intelligence artificielle. Difficile, non ? Les applications fournies sont devenues partie intégrante de nos vies en raison de leur capacité à fournir des solutions rapides à nos problèmes et à répondre aux questions fastidieuses de manière efficace, efficiente et rapide. C'est pratique et fonctionne comme un sauveur lorsqu'une personne manque de temps. Il permet également d'économiser du temps, de l'argent et assure la sécurité. Les tâches sont effectuées rapidement et efficacement avec peu de mouvement physique.

Notre vie ne peut pas être plus facile. Effectuer des paiements n'est qu'à quelques doigts. La confidentialité est protégée par le verrouillage du visage et le verrouillage des empreintes digitales. Les fonctionnalités avec lesquelles nous jouons du jour au soir sont toutes dues au don de l'apprentissage artificiel. Chaque question dans le monde peut être répondue par Siri ou l'assistant Google. Cela nous aide à acheter le meilleur pour nous-mêmes. Par exemple, lors de l'achat d'un téléphone, on peut comparer un appareil mieux qu'un autre et l'algorithme qui le sous-tend. Les applications de celui-ci sont sans fin, comme l'utilisation dans google maps où il utilise les données de localisation des smartphones, dans les applications de conduite comme ola, uber dans lesquelles nous fixons le prix de notre trajet et minimisons le temps d'attente, dans les vols commerciaux pour utiliser l'auto -pilote, dans les filtres anti-spam chaque fois que nous recevons un e-mail d'une adresse inconnue tout en donnant des réponses intelligentes dans gmail- il nous suggère automatiquement des réponses, et surtout dans la banque pour prévenir la fraude et vérifier les dépôts sur mobile.

Ils sont largement utilisés dans le service de santé en apprentissage automatique ; non seulement cela, mais nous avons besoin de mathématiques du lever au coucher du soleil car nous effectuons plusieurs transactions au cours d'une journée. Notre parcours d'apprentissage des mathématiques commence lorsque nous sommes en 11e et 12e année, et lorsque nous commençons à réaliser que la vie est si injuste. À cette époque de la vie, vous vous demandez peut-être où je vais utiliser ces mathématiques. Eh bien, nous l'utilisons ici, et toutes les connaissances théoriques deviennent pratiques. La meilleure façon de vous fasciner dans ce domaine est de prendre un algorithme d'apprentissage automatique et de comprendre pourquoi et comment cela fonctionne.

Tout ce qui est utile ne vous parvient pas rapidement. Il faut faire des efforts pour y parvenir. Bien que les mathématiques pour l'apprentissage automatique puissent être complexes, une fois que vous y excellez, vous pouvez non seulement les utiliser pour le travail, mais aussi les mettre en œuvre dans votre vie quotidienne pour comprendre le fonctionnement de certaines choses.

Beaucoup de gens ne sont toujours pas conscients de l'importance d'apprendre les mathématiques pour l'apprentissage automatique , car nous avons vu quelques indications sur pourquoi et où nous avons besoin de mathématiques non seulement dans ce domaine, mais aussi dans notre vie quotidienne.

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