Matematika untuk Spesialisasi Pembelajaran Mesin

Apakah pembelajaran mesin mungkin tanpa matematika? Sama sekali tidak. Pembelajaran mesin sepenuhnya tentang matematika. Ini adalah aplikasi kecerdasan buatan yang menggunakan data mentah, memprosesnya, dan selanjutnya membangun model atau kesimpulan.

Seperti membayangkan seperti apa suatu barang secara tiga dimensi hanya dengan melihat sebuah gambar. Ini semua tentang pemahaman dan penalaran.

Bagaimana pembelajaran mesin mungkin? Itu karena banyak data yang dikirim dan dihasilkan setiap detik setiap hari. Bahkan Saat ini, saat Anda membaca ini, beberapa informasi sedang dikembangkan. Data ini selanjutnya digunakan untuk analisis, dan pada akhirnya ditarik kesimpulan. Itu Menyenangkan, dan seseorang dapat menghubungkannya dalam kehidupan kita sehari-hari dengan ingin tahu mengapa sesuatu bekerja dan bagaimana caranya. Ada sangat sedikit yang belum terpengaruh oleh kecerdasan buatan di dunia saat ini. Karena kami menjumpainya dalam beberapa cara, baik itu dalam perawatan kesehatan, kunci layar, penandaan foto, Belanja Online, dll.

Setiap konsep yang dipelajari dalam bidang ini entah bagaimana terkait dengan matematika, baik secara langsung maupun tidak langsung.

Daftar ke Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

Matematika Untuk Pembelajaran Mesin

Untuk memahamimatematika untuk pembelajaran mesin , Anda harus unggul dalam topik-topik berikut-

1) Statistik

2) Kalkulus Multivariat

3) Aljabar linier

4) Probabilitas

Ini adalah empat pilar. Mari kita pahami masing-masing secara mendetail, karena semua ini sama pentingnya untuk membangun algoritme dan memecahkan masalah kehidupan nyata.

Pembelajaran Mesin adalah tentang bekerja dengan data. Untuk setiap modifikasi yang dilakukan pada data, ada satu jembatan yang membantu kita mencapai tujuan kita melalui komputasi, yaitu matematika.

Lihat Sertifikasi Lanjutan upGrad di DevOps

1) Statistik-

Topik ini lebih akrab bagi kami daripada yang lain, yang akan kami bahas karena kami telah mempelajarinya sejak sekolah menengah, dan ini adalah komponen matematika yang paling penting untuk pembelajaran mesin .Ini adalah penerapan teori probabilitas dan digunakan untuk menarik kesimpulan dari data yang telah dikumpulkan. Itu bermain dengan data mentah untuk mendapatkan temuan darinya.

• Langkah pertama adalah pengumpulan data. Hal ini dimungkinkan melalui 2 sumber-

• Sumber utama dan
• Sumber sekunder.

Ini adalah landasan untuk langkah kita selanjutnya.

• Data yang dikumpulkan bersifat mentah, dan perlu beberapa proses untuk membuatnya bermakna dan berharga. Data diproses, dan informasi diambil darinya.
• Data yang diproses harus disajikan dengan cara yang mudah dibaca dan dipahami.
• Terakhir, kesimpulan diambil dari data yang terkumpul karena angka saja tidak cukup!

Ada dua jenis statistik yang digunakan dalam pembelajaran mesin-

1. A) Statistik deskriptif-

Statistik deskriptif adalah ukuran yang merangkum data yang diproses untuk kemudahan visualisasi, dan dapat disajikan dengan cara yang bermakna dan dapat dimengerti.

1. B) Statistik inferensial-

Ini memungkinkan Anda membuat kesimpulan berdasarkan data yang diambil dari populasi dan juga memberikan alasan.

Keterampilan Machine Learning yang Diminta

2) Probabilitas-

Untuk memulai dari awal, probabilitas adalah peluang atau kemungkinan terjadinya suatu peristiwa tertentu untuk terjadi. Dalam pembelajaran mesin, ini digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya peristiwa tertentu. Probabilitas suatu peristiwa dihitung sebagai-.

P(kejadian)= hasil yang menguntungkan/ jumlah total hasil yang mungkin

Beberapa konsep dasar probabilitas adalah-

• Probabilitas bersama-

Ini adalah ukuran yang menunjukkan seberapa besar peluang dua peristiwa berbeda terjadi secara bersamaan.

Ini dilambangkan dengan P(A∩B )-

• Probabilitas bersyarat-

Probabilitas bersyarat berarti kemungkinan beberapa peristiwa terjadi mengingat peristiwa lain telah terjadi.

Ini dilambangkan dengan P(A|B)

• teorema Bayes-

Ini memberikan hasil pada probabilitas suatu peristiwa berdasarkan informasi baru. Itu memperbarui serangkaian peluang lama dengan yang baru (setelah menambahkan informasi tambahan) untuk mendapatkan serangkaian kemungkinan baru.

Teorema Bayes membantu kita untuk memahami Matriks Kebingungan. Ini juga dikenal sebagai matriks kesalahan di bidang mesin. Ini adalah metode yang digunakan untuk mengekstraksi hasil kinerja model klasifikasi. Perbandingan dibuat antara kelas aktual dan prediksi. Ini memiliki empat hasil-

Benar Positif (TP):

nilai prediksi = prediksi positif aktual

Positif palsu (FP):

Nilai negatif diprediksi sebagai positif

Negatif palsu (FN):

Nilai positif diprediksi sebagai negatif

Benar-benar negatif (TN):

Nilai prediksi = prediksi negatif aktual

Profesional pembelajaran mesin menggunakan konsep ini untuk mencatat input dan memprediksi kemungkinan hasil.

Blog AI dan ML Populer & Kursus Gratis

3) Kalkulus Multivariat-

Kalkulus multivariat juga dikenal sebagai kalkulus multivariabel. Ini adalah bidang matematika intrinsik dalam algoritme pembelajaran mesin, dan tanpa memahami ini, Anda tidak dapat berpikir untuk melangkah lebih jauh. Ini adalah cabang yang memberi tahu kita cara mempelajari dan mengoptimalkan model atau algoritme kita. Tanpa memahami konsep ini, sulit untuk memprediksi hasil dari data yang telah dikumpulkan.

Kalkulus Multivariat dibagi menjadi dua jenis yaitu-

• Kalkulus diferensial-

Kalkulus diferensial memecah data menjadi potongan-potongan kecil untuk mengetahui cara kerjanya secara individual.

• Kalkulus inferensial-

Kalkulus inferensial merekatkan potongan-potongan yang rusak untuk menemukan berapa banyak yang ada.

Beberapa jenis lainnya adalah Fungsi Nilai Vektor, Derivatif Parsial, Hessian, Gradien Directional, Laplacian, Distribusi Lagragian.

Kalkulus Multivariat terutama digunakan dalam meningkatkan proses pembelajaran mesin.

4) Aljabar linier-

Aljabar linier adalah tulang punggung pembelajaran mesin. Itu membuat menjalankan algoritme layak pada set data substansial. Itu juga membuat kita memahami cara kerja algoritme yang kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari dan membantu kita membuat pilihan yang lebih baik.

Ada beberapa tugas yang tidak dapat dilakukan tanpa menggunakan aljabar linier. Yang mana-

• Pengembangan model pembelajaran mesin.
• Pengoperasian struktur data yang kompleks.

Profesional pembelajaran mesin menggunakan aljabar linier untuk membangun algoritme mereka. Aljabar linier secara luas dikenal sebagai matematika abad ke-21, karena banyak yang percaya itu akan mengubah setiap industri di masa depan. Ini adalah platform tempat semua algoritme bersatu dan menghasilkan hasil.

Beberapa algoritme pembelajaran mesin sangat mendasar dan harus diterapkan pada masalah data apa pun. Mereka adalah sebagai berikut-

1) Regresi logistik

2) Regresi linier

3) SVM (Dukungan Mesin Vektor)

4) Naif Bayes

5) Pohon Keputusan

6) KNN (K- Tetangga Terdekat)

7) K- artinya

8) Algoritma Pengurangan Dimensi

9) Algoritma Peningkatan Gradien

10) Hutan Acak

Kita memerlukan rencana untuk membangun model karena penerapan langsung akan menimbulkan banyak kesalahan. Kami membutuhkan bahasa pemrograman tingkat tinggi seperti Python untuk menguji strategi kami dan mendapatkan hasil yang lebih baik daripada menggunakan metode coba-coba, yang merupakan proses yang sangat memakan waktu. Python adalah salah satu bahasa terbaik yang digunakan untuk pemrograman dan pengembangan perangkat lunak.

Pentingnya pembelajaran mesin-

Mari kita pikirkan suatu hari tanpa menggunakan kecerdasan buatan. Sulit, bukan? Aplikasi yang disediakan telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita karena kemampuannya untuk memberikan solusi cepat untuk masalah kita dan menjawab pertanyaan yang membosankan secara efektif, efisien, dan cepat. Ini nyaman dan berfungsi sebagai penyelamat ketika seseorang kekurangan waktu. Ini juga menghemat waktu, uang dan memberikan keamanan. Tugas diselesaikan dengan cepat dan efisien dengan tidak banyak gerakan fisik.

Hidup kita tidak bisa menjadi lebih mudah. Melakukan pembayaran hanya dengan beberapa ujung jari saja. Privasi dilindungi melalui kunci wajah dan kunci sidik jari. Fitur yang kami mainkan dari siang hingga malam semuanya karena karunia pembelajaran buatan. Setiap pertanyaan di dunia dapat dijawab oleh Siri atau asisten Google. Ini membantu kita untuk membeli yang terbaik untuk diri kita sendiri. Misalnya, saat membeli ponsel, seseorang dapat membandingkan satu perangkat lebih baik dari yang lain dan algoritme di belakangnya. Aplikasinya tidak pernah berakhir seperti, gunakan di peta google yang menggunakan data lokasi dari ponsel cerdas, di aplikasi berkendara seperti ola, uber di mana kami menetapkan harga perjalanan kami dan meminimalkan waktu tunggu, di penerbangan komersial menggunakan otomatis -pilot, di filter spam setiap kali kami menerima email dari alamat yang tidak dikenal saat memberikan balasan cerdas di gmail- secara otomatis menyarankan balasan kepada kami, dan yang terpenting di bank untuk mencegah penipuan dan memeriksa setoran di ponsel.

Mereka banyak digunakan di departemen kesehatan dalam pembelajaran mesin; tidak hanya itu, tetapi kami membutuhkan matematika sejak matahari terbit hingga terbenam karena kami melakukan beberapa transaksi dalam sehari. Perjalanan belajar matematika kita dimulai saat kita berada di kelas 11 dan 12, dan saat kita mulai menyadari bahwa hidup ini sangat tidak adil. Pada saat itu, Anda mungkin bertanya-tanya di mana saya akan menggunakan matematika ini. Nah, kami menggunakannya di sini, dan semua pengetahuan teoretis menjadi praktis. Cara terbaik untuk membuat diri Anda terpesona di bidang ini adalah dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan memahami mengapa dan bagaimana cara kerjanya.

Tidak semua yang bermanfaat datang kepada Anda dengan cepat. Anda harus melakukan upaya untuk mencapainya. Meskipun matematika untuk pembelajaran mesin bisa rumit, setelah Anda mahir di dalamnya, Anda tidak hanya dapat menggunakannya untuk bekerja tetapi juga menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari untuk memahami cara kerja hal-hal tertentu.

Banyak orang masih tidak menyadari betapa pentingnya mempelajari matematika untuk pembelajaran mesin karena kami melihat beberapa petunjuk tentang mengapa dan di mana kita membutuhkan matematika tidak hanya di bidang ini tetapi juga dalam kehidupan kita sehari-hari.

Di upGrad, Sertifikat Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam , ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B, adalah kursus 8 bulan yang diajarkan oleh pakar industri untuk memberi Anda gambaran dunia nyata tentang cara kerja pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan kesempatan untuk mempelajari konsep-konsep penting seputar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, cloud, jaringan saraf, dan banyak lagi.

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Terapkan untuk Magister Pembelajaran Mesin