기계 학습 전문화를 위한 수학

기계 학습은 수학 없이 가능합니까? 절대적으로하지. 기계 학습은 전적으로 수학에 관한 것입니다. 원시 데이터를 사용하여 처리하고 모델 또는 결론을 추가로 구축하는 인공 지능 응용 프로그램입니다.

그림만 보고 어떤 물건이 입체적으로 보일지 상상하는 것처럼. 그것은 모두 이해와 추론에 관한 것입니다.

기계 학습은 어떻게 가능합니까? 하루 중 매 순간 많은 데이터가 전송되고 생성되기 때문입니다. 지금 이 글을 읽고 있는 지금도 일부 정보가 개발되고 있습니다. 이 데이터는 분석에 추가로 사용되며 마지막에 결론이 도출됩니다. 재미있고, 어떤 것이 왜, 어떻게 작동하는지 알고 싶어 일상 생활에서 그것을 연관시킬 수 있습니다. 오늘날 세계에서 인공 지능의 영향을 받지 않은 사람은 거의 없습니다. 의료, 화면 잠금, 사진 태깅, 온라인 쇼핑 등 어떤 식으로든 마주치게 되기 때문입니다.

이 분야에서 배운 각 개념은 직간접적으로 수학과 어떤 식으로든 관련이 있습니다.

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기계 학습을 위한 수학

기계 학습을 위한 수학을 이해하려면 다음 주제에서 탁월해야 합니다.

1) 통계

2) 다변량 미적분학

3) 선형 대수학

4) 확률

이것이 네 개의 기둥입니다. 이들 모두가 알고리즘을 구축하고 실제 문제를 해결하는 데 똑같이 필수적이므로 각각을 자세히 이해해 봅시다.

기계 학습은 모두 데이터 작업에 관한 것입니다. 데이터에 대해 수행되는 모든 수정에는 계산을 통해 목표를 달성하는 데 도움이 되는 하나의 다리가 있습니다. 바로 수학입니다.

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1) 통계-

이 주제는 다른 주제보다 우리에게 더 친숙합니다. 고등학교 때부터 이것을 배웠기 때문에 다룰 것이며 기계 학습을 위한 수학 의 가장 결정적으로 중요한 구성 요소입니다 .확률 이론의 적용이며 수집된 데이터에서 결론을 도출하는 데 사용됩니다. 결과를 얻기 위해 원시 데이터를 가지고 노는 것입니다.

• 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 2개의 소스를 통해 가능합니다.

• 기본 소스 및
• 보조 소스.

이것은 우리의 추가 단계를 위한 기초입니다.

• 수집된 데이터는 원시 데이터이며 의미 있고 가치 있게 만들기 위해 약간의 처리가 필요합니다. 데이터가 처리되고 여기에서 정보가 추출됩니다.
• 처리된 데이터는 읽고 이해하기 쉬운 방식으로 표현되어야 합니다.
• 마지막으로 숫자만으로는 부족하기 때문에 수집된 데이터에서 결론을 도출합니다!

기계 학습에 사용되는 두 가지 유형의 통계가 있습니다.

1. A) 기술통계-

기술통계란 가공된 데이터를 시각화하기 쉽게 요약한 척도로, 의미 있고 이해하기 쉬운 방식으로 제시될 수 있다.

1. B) 추론 통계-

모집단에서 가져온 데이터를 기반으로 결론을 내리고 추론을 제공할 수 있습니다.

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2) 확률-

처음부터 시작하려면 확률은 특정 이벤트가 발생할 기회 또는 가능성입니다. 기계 학습에서는 특정 이벤트가 발생할 가능성을 예측하는 데 사용됩니다. 사건의 확률은 다음과 같이 계산됩니다.

P(사건)= 유리한 결과/ 가능한 결과의 총 수

확률의 몇 가지 기본 개념은 다음과 같습니다.

• 공동 확률-

서로 다른 두 가지 사건이 동시에 일어날 확률을 나타내는 척도입니다.

그것은 P(A∩B )-로 표시됩니다.

• 조건부 확률-

조건부 확률은 다른 사건이 이미 발생했을 때 어떤 사건이 발생할 확률을 의미합니다.

이것은 P(A|B)로 표시됩니다.

• 베이즈 정리

새로운 정보를 기반으로 이벤트의 확률에 대한 결과를 제공합니다. 새로운 가능성 세트를 도출하기 위해 새로운 기회(추가 정보를 추가한 후)로 이전 기회 세트를 갱신합니다.

Bayes 정리는 Confusion Matrix를 이해하는 데 도움이 됩니다. 기계 분야에서는 오차 행렬이라고도 합니다. 분류 모델의 성능 결과를 추출하기 위해 사용하는 방법입니다. 실제 클래스와 예측 클래스를 비교합니다. 네 가지 결과가 있습니다.

진양성(TP):

예측 값 = 예상 실제 양성

가양성(FP):

양수로 예측된 ​​음수 값

위음성(FN):

음수로 예측된 ​​양수 값

참음성(TN):

예측 값 = 예상 실제 음수

기계 학습 전문가는 이 개념을 사용하여 입력을 기록하고 가능한 결과를 예측합니다.

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3) 다변량 미적분-

다변량 미적분학은 다변수 미적분학이라고도 합니다. 그것은 기계 학습 알고리즘의 본질적인 수학 분야이며 이것을 이해하지 않고는 더 이상 생각할 수 없습니다. 모델이나 알고리즘을 학습하고 최적화하는 방법을 알려주는 지점입니다. 이 개념을 이해하지 않고는 수집된 데이터에서 결과를 예측하기 어렵습니다.

다변량 미적분학은 다음과 같은 두 가지 유형으로 나뉩니다.

• 미분-

미분학은 데이터가 개별적으로 어떻게 작동하는지 알기 위해 데이터를 작은 조각으로 나눕니다.

• 추론 미적분-

추론 미적분은 깨진 조각을 붙여서 얼마나 있는지 찾습니다.

다른 유형으로는 벡터 값 함수, 부분 도함수, 헤시안, 방향 기울기, 라플라시안, 라그라지안 분포가 있습니다.

다변량 미적분은 주로 기계 학습 프로세스를 향상시키는 데 사용됩니다.

4) 선형대수-

선형 대수학은 기계 학습의 중추입니다. 상당한 데이터 세트에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 또한 일상 생활에서 사용하는 알고리즘의 작동 방식을 이해하고 더 나은 선택을 하도록 도와줍니다.

선형 대수를 사용하지 않고는 수행할 수 없는 몇 가지 작업이 있습니다. 어떤-

• 기계 학습 모델 개발.
• 복잡한 데이터 구조의 작동.

기계 학습 전문가는 선형 대수학을 사용하여 알고리즘을 구축합니다. 선형대수학은 21세기의 수학으로 널리 알려져 있으며 많은 사람들이 선형대수학이 미래의 모든 산업을 변화시킬 것이라고 믿고 있습니다. 모든 알고리즘이 모여서 결과로 이어지는 플랫폼입니다.

일부 기계 학습 알고리즘은 기본적이며 모든 데이터 문제에 적용해야 합니다. 그들은 다음과 같습니다-

1) 로지스틱 회귀

2) 선형 회귀

3) SVM(서포트 벡터 머신)

4) 나이브 베이즈

5) 결정 트리

6) KNN(K-가장 가까운 이웃)

7) K- 수단

8) 차원 축소 알고리즘

9) 그래디언트 부스팅 알고리즘

10) 랜덤 포레스트

직접 구현하면 많은 오류가 발생하기 때문에 모델 구축에 대한 계획이 필요합니다. 시간이 많이 걸리는 시행 착오 방식을 사용하는 것보다 전략을 테스트하고 더 나은 결과를 얻으려면 Python과 같은 고급 프로그래밍 언어가 필요합니다. Python은 프로그래밍 및 소프트웨어 개발에 사용되는 최고의 언어 중 하나입니다.

기계 학습의 중요성-

인공 지능을 사용하지 않는 날을 생각해 봅시다. 어렵죠? 제공된 응용 프로그램은 문제에 대한 빠른 솔루션을 제공하고 지루한 질문에 효과적이고 효율적이며 신속하게 답변할 수 있는 기능 때문에 우리 삶의 일부가 되었습니다. 시간이 없을 때 편리하고 구세주 역할을 합니다. 또한 시간과 비용을 절약하고 보안을 제공합니다. 신체적 움직임이 많지 않아도 작업이 빠르고 효율적으로 완료됩니다.

우리의 삶은 더 쉬워질 수 없습니다. 결제는 손가락 끝 몇 번만 하면 됩니다. 얼굴 잠금 및 지문 잠금을 통해 개인 정보를 보호합니다. 우리가 밤낮으로 노는 기능은 모두 인공 학습의 선물 때문입니다. 세상의 모든 질문에 Siri 또는 Google 어시스턴트가 답변할 수 있습니다. 그것은 우리가 우리 자신을 위해 가장 좋은 것을 사는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 전화를 구매할 때 한 장치를 다른 장치보다 더 잘 비교할 수 있고 그 배후의 알고리즘을 비교할 수 있습니다. 그것의 응용 프로그램은 스마트 폰의 위치 데이터를 사용하는 Google지도에서 사용하는 것과 같이 끝이 없습니다. ola, uber와 같은 승차 앱에서 승차 가격을 고정하고 대기 시간을 최소화하고 상업용 항공편에서 자동을 사용합니다. -파일럿, 알 수 없는 주소로부터 이메일을 받을 때마다 Gmail에서 스마트 답장을 보내는 동안 스팸 필터에서 자동으로 답장을 제안합니다. 가장 중요한 것은 은행에서 사기를 방지하고 모바일에서 입금을 확인하는 것입니다.

그들은 기계 학습의 의료 부서에서 널리 사용됩니다. 뿐만 아니라 우리는 하루 동안 여러 거래를 하기 때문에 일출부터 일몰까지 바로 수학이 필요합니다. 우리의 수학 학습 여정은 우리가 11학년과 12학년일 때, 그리고 인생이 너무 불공평하다는 것을 깨닫기 시작할 때 시작됩니다. 인생의 그 시간에 당신은 내가 이 수학을 어디에 사용할 것인지 궁금할 것입니다. 글쎄, 우리는 그것을 여기에서 사용하고 모든 이론적 지식이 실용화됩니다. 이 분야에 매력을 느끼는 가장 좋은 방법은 기계 학습 알고리즘을 사용하고 작동 이유와 방법을 이해하는 것입니다.

도움이 되는 모든 것이 빨리 오는 것은 아닙니다. 이루기 위해 노력해야 합니다. 기계 학습을 위한 수학은 복잡할 수 있지만 일단 능숙해지면 업무에 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 사물의 작동을 이해하기 위해 일상 생활에 구현할 수도 있습니다.

이 분야뿐만 아니라 일상 생활에서 수학이 필요한 이유와 위치에 대한 몇 가지 지침을 보았기 때문에 많은 사람들이 여전히 기계 학습을 위해 수학을 배우는 것이 얼마나 중요한지 인식하지 못합니다 .

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