Specializzazione in matematica per l'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è possibile senza la matematica? Assolutamente no. L'apprendimento automatico riguarda interamente la matematica. È un'applicazione dell'intelligenza artificiale che utilizza dati grezzi, li elabora e costruisce ulteriormente un modello o una conclusione.

Come immaginare l'aspetto tridimensionale di un oggetto semplicemente guardando un'immagine. Si tratta di capire e ragionare.

Come è possibile l'apprendimento automatico? Bene, questo perché molti dati vengono trasmessi e generati ogni secondo della giornata. Anche proprio ora, mentre stai leggendo questo, alcune informazioni vengono sviluppate. Questi dati vengono ulteriormente utilizzati per l'analisi e, alla fine, vengono tratte conclusioni. È divertente e lo si può mettere in relazione nella nostra vita quotidiana volendo sapere perché qualcosa funziona e come. Ci sono pochissimi che non sono stati influenzati dall'intelligenza artificiale nel mondo di oggi. Perché lo incontriamo in un modo o nell'altro, che si tratti di assistenza sanitaria, blocco dello schermo, tagging delle foto, acquisti online ecc.

Ogni concetto appreso in questo campo è in un modo o nell'altro correlato alla matematica, direttamente o indirettamente.

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Matematica per l'apprendimento automatico

Per comprenderela matematica per l'apprendimento automatico , è necessario Excel nei seguenti argomenti:

1) Statistiche

2) Calcolo multivariato

3) Algebra lineare

4) Probabilità

Questi sono i quattro pilastri. Comprendiamo ciascuno di essi in dettaglio, poiché tutti questi sono ugualmente essenziali per costruire un algoritmo e risolvere problemi della vita reale.

L'apprendimento automatico consiste nel lavorare con i dati. Per ogni modifica eseguita sui dati, c'è un ponte che ci aiuta a raggiungere i nostri obiettivi attraverso il calcolo, ed è la matematica.

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1) Statistiche-

Questo argomento ci è più familiare degli altri, che tratteremo perché lo impariamo fin dalle superiori, ed è la componente più criticamente importante della matematica per l'apprendimento automatico .È l'applicazione della teoria della probabilità e viene utilizzata per trarre conclusioni dai dati raccolti. Sta giocando con i dati grezzi per ricavarne i risultati.

• Il primo passo è la raccolta dei dati. È possibile attraverso 2 fonti-

• Fonte primaria e
• Fonte secondaria.

Questa è la base per i nostri ulteriori passi.

• I dati raccolti sono grezzi e necessitano di un'elaborazione per renderli significativi e preziosi. I dati vengono elaborati e le informazioni vengono estratte da essi.
• I dati elaborati devono essere rappresentati in modo facile da leggere e comprendere.
• Infine, dai dati raccolti si traggono conclusioni perché i soli numeri non bastano!

Esistono due tipi di statistiche utilizzate nell'apprendimento automatico:

1. A) Statistiche descrittive-

La statistica descrittiva è una misura che riassume i dati elaborati per facilitarne la visualizzazione e può essere presentata in modo significativo e comprensibile.

1. B) Statistiche inferenziali-

Ti permette di trarre conclusioni sulla base dei dati presi dalla popolazione e anche di dare un ragionamento.

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2) Probabilità-

Per cominciare da zero, la probabilità è la possibilità o la probabilità che si verifichi il verificarsi di un particolare evento. Nell'apprendimento automatico, viene utilizzato per prevedere la possibilità che si verifichi un evento specifico. La probabilità di un evento è calcolata come-.

P(evento)= esiti favorevoli/numero totale di esiti possibili

Alcuni concetti di base della probabilità sono-

• Probabilità congiunta-

È una misura che mostra quante sono le possibilità che due diversi eventi si svolgano contemporaneamente.

È indicato con P(A∩B )-

• Probabilità condizionale-

La probabilità condizionale indica le possibilità che si verifichi un evento dato che un altro evento è già accaduto.

Si indica con P(A|B)

• Teorema di Bayes-

Fornisce risultati sulla probabilità di un evento sulla base di nuove informazioni. Rinnova una serie di vecchie possibilità con quella nuova (dopo aver aggiunto ulteriori informazioni) per derivare una nuova serie di possibilità.

Il teorema di Bayes ci aiuta a capire la matrice di confusione. È anche conosciuta come la matrice degli errori nel campo della macchina. È un metodo utilizzato per estrarre i risultati delle prestazioni di un modello di classificazione. Viene effettuato un confronto tra le classi effettive e previste. Ha quattro risultati-

Vero positivo (TP):

valori previsti = effettivo previsto positivo

Falso positivo (FP):

Valori negativi previsti come positivi

Falso negativo (FN):

Valori positivi previsti come negativi

Vero negativo (TN):

Valori previsti = negativo effettivo previsto

I professionisti del machine learning utilizzano questo concetto per annotare gli input e prevedere i possibili risultati.

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3) Calcolo multivariato-

Il calcolo multivariato è anche noto come calcolo multivariabile. È un campo intrinseco della matematica negli algoritmi di apprendimento automatico e, senza capirlo, non puoi pensare di andare oltre. È il ramo che ci dice come apprendere e ottimizzare i nostri modelli o algoritmi. Senza comprendere questo concetto, è difficile prevedere i risultati dai dati che sono stati raccolti.

Il calcolo multivariato è diviso in due tipi che sono-

• Calcolo differenziale-

Il calcolo differenziale suddivide i dati in piccoli pezzi per sapere come funziona individualmente.

• Calcolo inferenziale-

Il calcolo inferenziale incolla i pezzi rotti per scoprire quanto ce n'è.

Alcuni altri tipi sono la funzione dei valori vettoriali, le derivate parziali, l'assiano, il gradiente direzionale, laplaciano, la distribuzione lagragiana.

Il calcolo multivariato viene utilizzato principalmente per migliorare il processo di apprendimento automatico.

4) Algebra lineare-

L'algebra lineare è la spina dorsale dell'apprendimento automatico. Rende fattibile l'esecuzione degli algoritmi su insiemi di dati sostanziali. Ci fa anche capire il funzionamento degli algoritmi che usiamo nella nostra vita quotidiana e ci aiuta a fare una scelta migliore.

Ci sono alcuni compiti che non possono essere svolti senza l'uso dell'algebra lineare. Quali sono-

• Sviluppo di modelli di machine learning.
• Funzionamento di strutture dati complesse.

I professionisti del machine learning utilizzano l'algebra lineare per costruire i loro algoritmi. L'algebra lineare è ampiamente conosciuta come la matematica del 21° secolo, poiché molti credono che trasformerà ogni settore in futuro. È una piattaforma su cui tutti gli algoritmi si uniscono e portano a un risultato.

Alcuni algoritmi di apprendimento automatico sono fondamentali e dovrebbero essere applicati a qualsiasi problema di dati. Sono i seguenti-

1) Regressione logistica

2) Regressione lineare

3) SVM (macchina vettoriale di supporto)

4) Ingenuo Bayes

5) Albero decisionale

6) KNN (K- Vicino più vicino)

7) K- significa

8) Algoritmi di riduzione della dimensionalità

9) Algoritmi di potenziamento del gradiente

10) Foresta casuale

Abbiamo bisogno di un piano per costruire un modello perché l'implementazione diretta porterà a molti errori. Abbiamo bisogno di un linguaggio di programmazione di alto livello come Python per testare le nostre strategie e ottenere risultati migliori rispetto all'utilizzo del metodo per tentativi ed errori, che è un processo che richiede molto tempo. Python è uno dei migliori linguaggi utilizzati per la programmazione e lo sviluppo di software.

Importanza dell'apprendimento automatico-

Pensiamo a un giorno senza l'uso dell'intelligenza artificiale. Difficile, vero? Le applicazioni fornite sono diventate parte integrante della nostra vita grazie alla loro capacità di fornire soluzioni rapide ai nostri problemi e di rispondere a domande noiose in modo efficace, efficiente e rapido. È conveniente e funziona come un salvatore quando una persona ha poco tempo. Inoltre, consente di risparmiare tempo, denaro e offre sicurezza. Le attività vengono svolte in modo rapido ed efficiente con poco movimento fisico.

La nostra vita non può essere più facile. Effettuare pagamenti è a portata di mano. La privacy è protetta tramite il blocco facciale e il blocco delle impronte digitali. Le caratteristiche con cui giochiamo dal giorno alla notte sono tutte dovute al dono dell'apprendimento artificiale. A ogni domanda del mondo può rispondere Siri o l'Assistente Google. Ci aiuta a comprare il meglio per noi stessi. Ad esempio, durante l'acquisto di un telefono, è possibile confrontare un dispositivo meglio dell'altro e l'algoritmo alla base. Le sue applicazioni sono infinite come l'uso in google maps dove utilizza i dati sulla posizione degli smartphone, nelle app di guida come ola, uber in cui fissiamo il prezzo della nostra corsa e riduciamo al minimo i tempi di attesa, nei voli commerciali per utilizzare l'auto -pilota, nei filtri antispam ogni volta che riceviamo un'e-mail da un indirizzo sconosciuto mentre diamo risposte intelligenti in gmail- ci suggerisce automaticamente le risposte e, soprattutto, in banca per prevenire frodi e controllare i depositi sul cellulare.

Sono ampiamente utilizzati nel dipartimento sanitario nell'apprendimento automatico; non solo questo, ma abbiamo bisogno di matematica dall'alba al tramonto perché facciamo diverse transazioni durante un giorno. Il nostro viaggio di apprendimento della matematica inizia quando siamo in 11a e 12a classe e quando iniziamo a renderci conto che la vita è così ingiusta. In quel momento della vita, potresti chiederti dove userò questa matematica. Bene, lo usiamo qui e tutta la conoscenza teorica diventa pratica. Il modo migliore per affascinarti in questo campo è prendere un algoritmo di apprendimento automatico e capire perché e come funziona.

Non tutto ciò che è utile ti arriva rapidamente. Devi fare sforzi per raggiungerlo. Sebbene la matematica per l'apprendimento automatico possa essere complessa, una volta che eccelli in essa, puoi non solo usarla per lavoro, ma anche implementarla nella tua vita quotidiana per capire il funzionamento di certe cose.

Molte persone non sono ancora consapevoli di quanto sia importante imparare la matematica per l'apprendimento automatico poiché abbiamo visto alcuni suggerimenti sul perché e dove abbiamo bisogno della matematica non solo in questo campo ma anche nella nostra vita quotidiana.

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