Matematika di Balik Machine Learning: Apa yang Perlu Anda Ketahui?

Machine learning merupakan salah satu divisi dari AI yang fokus membangun aplikasi dengan mengolah data yang tersedia secara akurat. Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk membantu komputer memproses perhitungan tanpa campur tangan manusia. Ini dimungkinkan dengan memungkinkan mesin belajar meniru kecerdasan manusia melalui metode pembelajaran yang diawasi atau tidak.

Pembelajaran Mesin adalah kombinasi dari banyak bidang yang mencakup statistik, probabilitas, aljabar linier, kalkulus, dan sebagainya, berdasarkan mana model pembelajaran mesin dapat membuat atau diberi algoritma untuk berimprovisasi sesuai kecerdasan manusia. Semakin kompleks aplikasi, semakin kompleks algoritmanya.

Dari asisten digital, dan perangkat pintar hingga situs web yang merekomendasikan produk favorit Anda berdasarkan aktivitas online Anda, dan ponsel yang memberi tahu Anda tentang jadwal penerbangan Anda, produk dan alat berbasis pembelajaran mesin ada di sekitar kita. Seiring dengan meningkatnya ketergantungan kita pada perangkat dan peralatan pintar, kebutuhan akan implementasi pembelajaran mesin juga akan meningkat.

Untuk itu, dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi konsep-konsep matematika yang diperlukan dalam menulis algoritma pembelajaran mesin dan mengimplementasikannya.

Apa Signifikansi Matematika dalam Pembelajaran Mesin?

Aplikasi pembelajaran mesin memberikan analitik dan wawasan yang diperoleh dari data yang tersedia yang berkontribusi pada pengambilan keputusan yang dapat ditindaklanjuti dalam bisnis. Karena pembelajaran mesin berkisar pada mempelajari dan menerapkan algoritme, penting untuk meningkatkan keterampilan matematika Anda. Ini membantu dalam menghilangkan ketidakpastian dan memprediksi nilai data secara akurat di mana parameter dan fitur data yang kompleks terlibat. Ini juga membantu kita dalam lebih memahami trade-off Bias-Variance.

Menguasai pembelajaran mesin membutuhkan pengetahuan tentang konsep matematika seperti aljabar linier, kalkulus vektor, geometri analitik, dekomposisi matriks, probabilitas dan statistik. Pemahaman yang kuat akan hal ini membantu dalam membuat aplikasi pembelajaran mesin yang intuitif.

Aljabar linier

Aljabar Linier berkaitan dengan vektor dan matriks, dan sebagian besar berkisar pada perhitungan. Ini memainkan peran integral dalam pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran yang mendalam. Menurut Skyler Speakman , itu adalah matematika abad ke-21.

Aljabar Linier biasanya digunakan oleh para insinyur ML dan ilmuwan data atau peneliti untuk membangun algoritma Linier, Regresi logistik, Pohon keputusan, dan Mesin Vektor Dukungan.

Kalkulus

Kalkulus mendorong algoritme pembelajaran mesin. Tanpa pengetahuan tentang konsepnya, tidak mungkin untuk memprediksi hasil menggunakan kumpulan data yang diberikan. Kalkulus membantu menganalisis laju perubahan kuantitas, dan berkaitan dengan kinerja optimal algoritme pembelajaran mesin. Integrasi, diferensial, limit, dan turunan adalah beberapa konsep kalkulus yang membantu melatih Jaringan Saraf Tiruan dalam.

Kemungkinan

Probabilitas dalam pembelajaran mesin memprediksi serangkaian hasil sedangkan statistik mendorong hasil yang menguntungkan ke kesimpulannya. Acaranya bisa sesederhana melempar koin. Probabilitas dapat dipecah menjadi dua kategori: Probabilitas Bersyarat dan Probabilitas Bersama. Probabilitas gabungan terjadi ketika peristiwa tidak tergantung satu sama lain, sedangkan probabilitas bersyarat terjadi ketika satu peristiwa menggantikan yang lain.

Statistik

Statistik berfokus pada aspek kuantitatif dan kualitatif dari algoritma. Ini membantu kita untuk mengidentifikasi tujuan dan mengubah data yang dikumpulkan menjadi pengamatan yang tepat dengan menyajikannya secara ringkas. Statistik dalam pembelajaran mesin berfokus pada statistik Deskriptif dan statistik Inferensial.

Statistik deskriptif berkaitan dengan menggambarkan dan meringkas kumpulan data kecil yang sedang dikerjakan model. Metode yang digunakan disini adalah mean, median, modus, standar deviasi, dan variasi. Hasil akhir disajikan sebagai representasi bergambar.

Statistik inferensial berkaitan dengan penggalian wawasan dari sampel yang diberikan saat bekerja dengan kumpulan data yang besar. Statistik inferensial memungkinkan mesin untuk menganalisis data di luar cakupan informasi yang disediakan. Uji hipotesis, distribusi sampling, analisis varians, adalah beberapa aspek Statistik Inferensial.

Terlepas dari ini, kecakapan pengkodean adalah prasyarat penting untuk pembelajaran Mesin. Keahlian dalam bahasa seperti Python dan Java membantu pemahaman yang lebih baik tentang pemodelan data. Pemformatan string, mendefinisikan fungsi, loop dengan beberapa variabel iterator, jika atau ekspresi kondisional adalah beberapa dari fungsi dasarnya.

Adapun pemodelan data, ini adalah proses di mana kami memperkirakan struktur kumpulan data dan mendeteksi kemungkinan variasi dan pola. Untuk dapat membuat prediksi yang akurat, seseorang harus menyadari berbagai properti dari data kolektif.

Bagaimana Anda Bisa Mempelajari Pembelajaran Mesin?

Meskipun pembelajaran mesin adalah bidang yang menguntungkan untuk dimasuki, itu membutuhkan banyak latihan dan kesabaran. Mengingat aplikasinya di hampir setiap industri saat ini, insinyur pembelajaran mesin sangat diminati.

Gaji rata-rata seorang insinyur tingkat pemula dengan latar belakang pembelajaran mesin adalah Rs 686k / tahun. Dan dengan pengalaman dan peningkatan keterampilan, potensi untuk mendapatkan gaji yang lebih tinggi meningkat secara eksponensial.

Ada beberapa kursus yang tersedia untuk seseorang yang ingin meningkatkan basis pengetahuan mereka dalam pembelajaran mesin. Ini akan membawa Anda minimal 6 bulan sampai 2 tahun untuk menguasai subjek.

Dengan minimal gelar Sarjana dan satu tahun pengalaman kerja, lebih baik lagi gelar di bidang Matematika atau Statistik, Anda dapat mengikuti salah satu dari kursus berikut di upGrad untuk meningkatkan peluang Anda untuk sukses di lapangan.

1. Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam dari IIT Bangalore (6 bulan)
2. Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin dan NLP dari IIT Bangalore (6 bulan)
3. Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin & AI dari IIT Bangalore (12 bulan)
4. Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud dari IIT Madras (12 bulan)
5. Master of Science dalam Machine Learning dan AI dari LJMU dan IIT Bangalore (18 bulan)

Semua kursus ini menawarkan minimal 240+ jam pembelajaran dan setidaknya 5 studi kasus yang akan membantu Anda memperoleh pemahaman mendalam tentang pembelajaran mesin dan berbagai bidang tambahannya. Anda dapat membahas topik-topik penting seperti Python, MySQL, Tensor, NLTK, statsmodels, excel, dll yang merupakan tulang punggung pengkodean. Berikut adalah tampilan mendetail tentang berbagai kursus upGrad dalam Pembelajaran mesin sehingga Anda dapat memilih yang paling cocok untuk Anda.

Bergabunglah dengan kursus kecerdasan buatan online dari Universitas top Dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam kehidupan kita sehari-hari, baik di bidang profesional maupun pribadi. Kapasitas analitis dan intuitifnya memiliki potensi untuk secara drastis memengaruhi cara kita melakukan tugas sehari-hari. Ini telah terbukti banyak akal dalam menghemat uang dan waktu untuk sebuah organisasi.

Meskipun pembelajaran mesin adalah bidang yang luas dengan aplikasi di hampir setiap industri, berikut adalah beberapa contoh yang paling menonjol:

1. Pengenalan gambar adalah salah satu aplikasi yang paling umum digunakan karena membantu dalam deteksi wajah, sehingga membuat database terpisah untuk setiap individu. Ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi gaya tulisan tangan juga.
2. Pembelajaran mesin di sektor kesehatan telah meningkatkan kemampuan penyedia layanan kesehatan. Ini dapat digunakan dalam diagnosis medis yang lebih cepat. Dalam banyak kasus, AI telah membantu dalam diagnosis dini penyakit, sehingga memungkinkan dokter untuk menyarankan perawatan dan tindakan pencegahan yang berpotensi menyelamatkan nyawa.
3. Pembelajaran mesin memiliki aplikasi utama di sektor keuangan yang menyangkut investasi, merger, dan akuisisi. Ini membantu bank dan lembaga ekonomi lainnya untuk membuat pilihan yang cerdas.
4. Efektivitasnya mungkin paling terlihat dalam industri layanan dan layanan pelanggan karena pembelajaran mesin merampingkan operasi dan memberikan solusi dengan cepat dan lebih efisien.
5. Pembelajaran mesin mengotomatiskan tugas-tugas yang seharusnya dilakukan oleh manusia di lapangan. Misalnya, jika kita mempertimbangkan asisten virtual, itu bisa menjadi tugas yang sederhana seperti mengubah kata sandi, atau memeriksa saldo bank Anda di malam hari. Dengan pembelajaran mesin, sekarang dimungkinkan untuk mengalokasikan sumber daya manusia ke tugas-tugas yang lebih mendesak yang membutuhkan pengambilan keputusan yang rumit atau sentuhan manusia untuk menyelesaikannya.

Lingkup Pembelajaran Mesin Masa Depan

Meskipun pembelajaran mesin telah ada selama beberapa dekade, penerapannya paling jelas saat ini. Industri belum berkembang, dan berimprovisasi, yang menyiratkan bahwa masa depan pembelajaran mesin cerah. Sebagian besar perusahaan skala besar sudah menuai manfaat dari pembelajaran mesin dan meningkatkan layanan dan produk mereka untuk mendorong pertumbuhan.

Secara alami, para insinyur ML sangat diminati dan pembelajaran mesin menghadirkan dirinya sebagai karier yang menguntungkan untuk diikuti. Itu berdiri untuk bisnis tepi yang mereka butuhkan. AI telah menghasilkan sekitar 2,3 juta peluang kerja hingga saat ini. Diproyeksikan bahwa, pada akhir tahun 2022, industri ML global akan tumbuh pada CAGR sebesar 42,2% mencapai USD 9 miliar .

Berikut adalah beberapa tren teratas dalam pembelajaran mesin:

1. Semakin banyak algoritma belajar menuju implementasi tanpa pengawasan. Bisnis berinvestasi dalam Komputasi Kuantum berdasarkan algoritme tanpa pengawasan ini yang berpotensi mengubah pembelajaran mesin. Ini berkontribusi untuk menganalisis dan menggambar wawasan yang bermakna, sehingga membantu bisnis mencapai hasil yang lebih baik yang tidak mungkin dilakukan dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin klasik.
2. Robot bertenaga AI sedang dikerahkan untuk melakukan operasi bisnis. Namun, teknologi ini masih dalam tahap awal dan seiring dengan investasi bisnis dalam membangun pijakan AI dan ML, robot akan segera membantu meningkatkan produktivitas secara eksponensial. Sebagai contoh, kami memiliki drone yang menyamar sebagai alat bisnis yang kuat di pasar konsumen di mana mereka digunakan untuk menyelesaikan operasi komersial dan tugas-tugas sederhana seperti pengiriman barang.
3. Algoritme pembelajaran mesin mendukung personalisasi yang ditingkatkan. Algoritme ini mensurvei perilaku online pelanggan potensial dan mengirimkan informasi kembali ke perusahaan. Perusahaan pada gilirannya mengirimi mereka produk dan rekomendasi layanan. Teknik pembelajaran mesin ini membantu mengidentifikasi suka dan tidak suka pelanggan. Melalui pembelajaran mesin, perusahaan memberi pelanggan mereka apa yang mereka inginkan, dan ketika mereka menginginkannya, yang meningkatkan retensi pelanggan dan menarik lebih banyak bisnis ke organisasi. Personalisasi yang ditingkatkan adalah masa depan pembelajaran mesin.
4. Berkat algoritme pembelajaran mesin yang disempurnakan, aplikasi seluler dan web kini lebih pintar dari sebelumnya. Layanan kognitif yang ditingkatkan memungkinkan pengembang untuk membuat database terpisah untuk setiap klien, berdasarkan pengenalan visual, ucapan, suara, suara, dan sebagainya.

Ini membawa kita ke akhir artikel. Kami harap informasi ini bermanfaat bagi Anda!