기계 학습 이면의 수학: 알아야 할 사항은 무엇입니까?

머신 러닝은 사용 가능한 데이터를 정확하게 처리하여 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 한 부문입니다. 기계 학습의 주요 목표는 컴퓨터가 사람의 개입 없이 계산을 처리하도록 돕는 것입니다. 이것은 기계가 지도 또는 비지도 학습 방법을 통해 인간 지능을 모방하는 법을 배우도록 함으로써 가능합니다.

기계 학습은 통계, 확률, 선형 대수학, 미적분 등을 포함하는 많은 분야의 조합이며, 이를 기반으로 기계 학습 모델이 인간 지능에 따라 즉흥적으로 알고리즘을 생성하거나 제공할 수 있습니다. 응용 프로그램이 복잡할수록 알고리즘도 더 복잡해집니다.

디지털 비서, 스마트 기기에서 온라인 활동을 기반으로 좋아하는 제품을 추천하는 웹사이트, 비행 일정을 알려주는 휴대전화, 기계 학습 기반 제품 및 도구는 우리 주변에 있습니다. 스마트 기기와 가전제품에 대한 의존도가 높아짐에 따라 머신 러닝 구현의 필요성도 커질 것입니다.

이를 위해 이 기사에서는 기계 학습 알고리즘을 작성하고 구현하는 데 필요한 수학적 개념을 탐구합니다.

기계 학습에서 수학의 중요성은 무엇입니까?

기계 학습 응용 프로그램은 비즈니스에서 실행 가능한 의사 결정에 기여하는 사용 가능한 데이터에서 수집한 분석 및 통찰력을 제공합니다. 머신 러닝은 알고리즘 연구 및 구현을 중심으로 이루어지기 때문에 수학적 기술을 강화하는 것이 중요합니다. 불확실성을 제거하고 복잡한 데이터 매개변수와 기능이 관련된 데이터 값을 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 Bias-Variance trade-off를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습을 마스터 하려면 선형 대수학, 벡터 미적분학, 분석 기하학, 행렬 분해, 확률 및 통계와 같은 수학적 개념 에 대한 지식이 필요 합니다. 이들에 대한 강력한 이해는 직관적인 기계 학습 응용 프로그램을 만드는 데 도움이 됩니다.

선형 대수학

선형 대수학은 벡터와 행렬과 관련이 있으며 대부분 계산을 중심으로 진행됩니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기술에서 필수적인 역할을 합니다. Skyler Speakman에 따르면 이것은 21세기의 수학입니다.

Linear Algebra는 일반적으로 ML 엔지니어, 데이터 과학자 또는 연구원이 선형 알고리즘, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 및 지원 벡터 머신을 구축하는 데 사용합니다.

계산법

미적분은 기계 학습 알고리즘을 구동합니다. 개념에 대한 지식이 없으면 주어진 데이터 세트를 사용하여 결과를 예측할 수 없습니다. 미적분은 양이 변하는 속도를 분석하는 데 도움이 되며 기계 학습 알고리즘의 최적 성능과 관련이 있습니다. 적분, 미분, 극한 및 미분은 심층 신경망을 훈련하는 데 도움이 되는 몇 가지 미적분 개념입니다.

개연성

기계 학습의 확률은 결과 집합을 예측하는 반면 통계는 유리한 결과를 결론에 이르게 합니다. 이벤트는 동전 던지기만큼 간단할 수 있습니다. 확률은 조건부 확률과 공동 확률의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 결합 확률은 사건이 서로 독립적일 때 발생하고 조건부 확률은 한 사건이 다른 사건을 대체할 때 발생합니다.

통계

통계는 알고리즘의 양적 및 질적 측면에 중점을 둡니다. 목표를 식별하고 수집된 데이터를 간결하게 제시하여 정확한 관찰로 변환하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습의 통계는 기술 통계 및 추론 통계에 중점을 둡니다.

기술 통계는 모델이 작업 중인 작은 데이터 세트를 설명하고 요약하는 것과 관련이 있습니다. 여기에 사용된 방법은 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차 및 변동입니다. 최종 결과는 그림으로 표현됩니다.

추론 통계는 대규모 데이터 세트로 작업하는 동안 주어진 샘플에서 통찰력을 추출하는 것을 다룹니다. 추론 통계를 통해 기계는 제공된 정보의 범위를 넘어 데이터를 분석할 수 있습니다. 가설 테스트, 샘플링 분포, 분산 분석은 추론 통계의 일부 측면입니다.

이 외에도 코딩 능력은 머신 러닝의 중요한 전제 조건입니다. Python 및 Java와 같은 언어에 대한 전문 지식은 데이터 모델링을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 문자열 형식 지정, 함수 정의, 다중 변수 반복자가 있는 루프, if 또는 else 조건식이 기본 기능 중 일부입니다.

데이터 모델링의 경우 데이터 세트의 구조를 추정하고 가능한 변형 및 패턴을 감지하는 프로세스입니다. 정확한 예측을 하려면 집합 데이터의 다양한 속성을 알고 있어야 합니다.

기계 학습을 어떻게 배울 수 있습니까?

머신 러닝은 진입하기에 유리한 분야이지만 많은 연습과 인내가 필요합니다. 오늘날 거의 모든 산업 분야에서 적용되고 있는 기계 학습 엔지니어는 수요가 많습니다.

기계 학습 배경이 있는 초급 엔지니어 의 평균 급여 는 Rs 686k/년입니다. 그리고 경험과 기술 향상을 통해 더 높은 급여를 받을 수 있는 가능성이 기하급수적으로 증가합니다.

기계 학습에 대한 지식 기반을 향상시키려는 사람을 위한 여러 과정이 있습니다. 이 과목을 마스터하려면 최소 6개월에서 2년이 걸립니다.

최소 학사 학위와 1년의 업무 경험, 더 나은 수학 또는 통계 학위가 있으면 upGrad 에서 다음 과정 중 하나를 추구 하여 해당 분야에서 성공할 가능성을 높일 수 있습니다.

1. IIT Bangalore 의 머신 러닝 및 딥 러닝 고급 인증 프로그램 (6개월)
2. IIT Bangalore 의 기계 학습 및 NLP 고급 인증 프로그램 (6개월)
3. IIT Bangalore 의 머신 러닝 및 AI 이그 제 큐 티브 PG 프로그램 (12 개월)
4. IIT Madras 의 기계 학습 및 클라우드 고급 인증 (12개월)
5. LJMU 및 IIT Bangalore 의 기계 학습 및 AI 과학 석사 (18개월)

이 모든 과정은 최소 240시간 이상의 학습과 최소 5개의 사례 연구를 제공하여 기계 학습과 다양한 보조 분야에 대한 심층적인 이해를 돕습니다. 코딩의 근간을 이루는 Python, MySQL, Tensor, NLTK, statsmodels, Excel 등과 같은 필수 주제를 다룰 수 있습니다. 다음은 기계 학습의 다양한 upGrad 과정을 자세히 살펴보고 가장 적합한 과정을 선택할 수 있도록 합니다.

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기계 학습의 응용

기계 학습은 직업적 영역과 개인적 영역 모두에서 일상 생활에서 중요한 역할을 합니다. 분석적이고 직관적인 능력은 우리가 일상 업무를 수행하는 방식에 큰 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 조직의 비용과 시간을 절약하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다.

머신 러닝은 거의 모든 산업 분야에 적용되는 광범위한 분야이지만 다음은 가장 눈에 띄는 몇 가지 예입니다.

1. 이미지 인식은 얼굴 감지를 지원하므로 각 개인에 대해 별도의 데이터베이스를 생성하므로 가장 일반적으로 사용되는 응용 프로그램 중 하나입니다. 필기 스타일을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다.
2. 의료 부문의 머신 러닝은 의료 제공자의 역량을 향상시켰습니다. 보다 빠른 의료 진단에 사용할 수 있습니다. 많은 경우에 AI는 질병의 조기 진단에 도움을 주어 의사가 생명을 구할 수 있는 치료법과 예방 조치를 제안할 수 있게 되었습니다.
3. 기계 학습은 투자, 합병 및 인수가 관련된 금융 부문에서 주요 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 은행 및 기타 경제 기관이 현명한 선택을 할 수 있도록 지원합니다.
4. 머신 러닝이 운영을 간소화하고 솔루션을 더 빠르고 효율적으로 제공함에 따라 그 효과는 고객 관리 및 서비스 산업에서 가장 분명하게 드러납니다.
5. 머신 러닝은 현장에서 사람이 수행해야 하는 작업을 자동화합니다. 예를 들어 가상 비서를 고려한다면 비밀번호를 변경하거나 저녁에 은행 잔고를 확인하는 것과 같은 간단한 작업이 될 수 있습니다. 머신 러닝을 통해 이제 복잡한 의사 결정이나 사람의 손길이 필요한 보다 긴급한 작업에 인적 자원을 할당할 수 있습니다.

머신 러닝의 미래 범위

기계 학습은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 오늘날 그 적용이 가장 분명합니다. 이 산업은 아직 번성하지 못하고 즉흥적으로 진행되고 있으며 이는 머신 러닝의 미래가 밝다는 것을 의미합니다. 대부분의 대기업은 이미 머신 러닝의 이점을 누리고 있으며 성장을 주도하기 위해 서비스와 제품을 확장하고 있습니다.

당연히 ML 엔지니어는 수요가 많고 머신 러닝은 유리한 직업으로 자리 잡고 있습니다. 기업이 필요로 하는 에지입니다. AI는 지금까지 약 230만 개의 일자리 기회를 창출했습니다. 2022년 말까지 전 세계 ML 산업은 42.2%의 CAGR로 성장하여 90억 달러에 이를 것으로 예상 됩니다.

머신 러닝의 몇 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 점점 더 많은 알고리즘이 감독되지 않은 구현에 대해 학습하고 있습니다. 기업은 기계 학습을 혁신할 수 있는 이러한 비지도 알고리즘을 기반으로 하는 양자 컴퓨팅에 투자하고 있습니다. 이는 의미 있는 통찰력을 분석하고 도출하는 데 기여하므로 기업이 기존 기계 학습 기술을 사용하여 불가능했을 더 나은 결과를 달성하도록 돕습니다.
2. AI로 구동되는 로봇은 비즈니스 운영을 수행하기 위해 배치되고 있습니다. 그러나 이러한 기술은 초기 단계에 있으며 기업이 AI 및 ML 기반 구축에 투자함에 따라 로봇은 곧 생산성을 기하급수적으로 높이는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 우리는 소비자 시장에서 강력한 비즈니스 도구 역할을 하는 드론을 가지고 있습니다. 드론은 상품 배송과 같은 간단한 작업과 상업적 운영을 수행하는 데 사용됩니다.
3. 기계 학습 알고리즘은 향상된 개인화를 지원합니다. 이러한 알고리즘은 잠재 고객의 온라인 행동을 조사하고 정보를 회사에 다시 보냅니다. 회사는 차례로 제품과 서비스 권장 사항을 보냅니다. 이러한 기계 학습 기술은 고객이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 식별하는 데 도움이 됩니다. 기업은 기계 학습을 통해 고객이 원하는 것을 원하는 시기에 제공하여 고객 유지율을 높이고 조직에 더 많은 비즈니스를 유치합니다. 향상된 개인화는 머신 러닝의 미래입니다.
4. 향상된 기계 학습 알고리즘 덕분에 모바일 및 웹 애플리케이션은 이제 그 어느 때보다 더 똑똑해졌습니다. 향상된 인지 서비스를 통해 개발자는 시각적 인식, 음성, 소리, 음성 등을 기반으로 각 클라이언트에 대해 별도의 데이터베이스를 만들 수 있습니다.

이것은 우리를 기사의 끝으로 이끕니다. 이 정보가 도움이 되셨기를 바랍니다!