Matematyka dla specjalizacji Machine Learning

Czy możliwe jest uczenie maszynowe bez matematyki? Absolutnie nie. Uczenie maszynowe dotyczy wyłącznie matematyki. Jest to aplikacja sztucznej inteligencji, która wykorzystuje surowe dane, przetwarza je i dalej buduje model lub wniosek.

Jako wyobrażenie sobie, jak przedmiot wyglądałby trójwymiarowo, po prostu patrząc na zdjęcie. Chodzi o zrozumienie i rozumowanie.

Jak możliwe jest uczenie maszynowe? Cóż, to dlatego, że wiele danych jest przesyłanych i generowanych w każdej sekundzie dnia. Nawet teraz, kiedy to czytasz, niektóre informacje są opracowywane. Dane te są dalej wykorzystywane do analizy, a na końcu wyciągane są wnioski. To jest zabawne i można to odnieść do naszego codziennego życia, chcąc wiedzieć, dlaczego coś działa i jak. W dzisiejszym świecie bardzo niewielu ludzi nie miało wpływu na sztuczną inteligencję. Ponieważ spotykamy się z tym w taki czy inny sposób, czy to w opiece zdrowotnej, blokadzie ekranu, tagowaniu zdjęć, zakupach online itp.

Każde pojęcie poznane w tej dziedzinie jest w jakiś sposób związane z matematyką, bezpośrednio lub pośrednio.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Matematyka dla uczenia maszynowego

Aby zrozumiećmatematykę potrzebną do uczenia maszynowego , musisz znać program Excel w następujących tematach:

1) Statystyki

2) Rachunek wielowymiarowy

3) Algebra liniowa

4) Prawdopodobieństwo

To są cztery filary. Przyjrzyjmy się szczegółowo każdemu z nich, ponieważ wszystkie są równie istotne w budowaniu algorytmu i rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

Uczenie maszynowe polega na pracy z danymi. Dla każdej modyfikacji dokonanej na danych istnieje jeden pomost, który pomaga nam osiągnąć nasze cele poprzez obliczenia, a jest nim matematyka.

Sprawdź zaawansowaną certyfikację upGrad w DevOps

1) Statystyki-

Ten temat jest nam bardziej znany niż inne, które zostaną omówione, ponieważ uczymy się go od szkoły średniej i jest to najważniejszy element matematyki w uczeniu maszynowym .Jest to zastosowanie teorii prawdopodobieństwa i służy do wyciągania wniosków z zebranych danych. To gra z surowymi danymi, aby uzyskać z nich wnioski.

• Pierwszym krokiem jest zbieranie danych. Jest to możliwe dzięki 2 źródłom-

• Podstawowe źródło i
• Drugie źródło.

To podstawa naszych dalszych działań.

• Zebrane dane są surowe i wymagają pewnego przetworzenia, aby stały się znaczące i wartościowe. Dane są przetwarzane, a informacje są z nich wydobywane.
• Przetwarzane dane powinny być przedstawione w sposób łatwy do odczytania i zrozumienia.
• Na koniec wyciągane są wnioski z zebranych danych, bo same liczby to za mało!

Istnieją dwa rodzaje statystyk używanych w uczeniu maszynowym:

1. A) Statystyki opisowe-

Statystyka opisowa jest miarą, która podsumowuje przetwarzane dane w celu ułatwienia ich wizualizacji oraz może być przedstawiona w sposób znaczący i zrozumiały.

1. B) Statystyki inferencyjne-

Pozwala wyciągać wnioski na podstawie danych pobranych z populacji, a także uzasadniać.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

2) Prawdopodobieństwo-

Zaczynając od zera, prawdopodobieństwo to szansa lub prawdopodobieństwo wystąpienia określonego zdarzenia. W uczeniu maszynowym służy do przewidywania możliwości wystąpienia określonego zdarzenia. Prawdopodobieństwo zdarzenia jest obliczane jako-.

P(zdarzenie)= korzystne wyniki/całkowita liczba możliwych wyników

Niektóre podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa to:

• Wspólne prawdopodobieństwo-

Jest to miara, która pokazuje, jak duże są szanse na równoczesne zajście dwóch różnych zdarzeń.

Jest oznaczony przez P(A∩B )-

• Warunkowe prawdopodobieństwo-

Prawdopodobieństwo warunkowe oznacza prawdopodobieństwo wystąpienia jakiegoś zdarzenia, biorąc pod uwagę, że inne zdarzenie już się wydarzyło.

Jest oznaczony przez P(A|B)

• Twierdzenie Bayesa-

Daje wyniki dotyczące prawdopodobieństwa zdarzenia na podstawie nowych informacji. Odnawia zestaw starych szans nowym (po dodaniu dodatkowych informacji), aby uzyskać nowy zestaw możliwości.

Twierdzenie Bayesa pomaga nam zrozumieć Matrycę Zamieszania. Jest również znany jako macierz błędów w dziedzinie maszyny. Jest to metoda używana do wyodrębniania wyników działania modelu klasyfikacyjnego. Porównuje się rzeczywiste i przewidywane klasy. Ma cztery wyniki-

Prawdziwie pozytywny (TP):

przewidywane wartości = przewidywane rzeczywiste pozytywne

Fałszywie dodatni wynik (FP):

Wartości ujemne przewidywane jako dodatnie

Wynik fałszywie ujemny (FN):

Wartości dodatnie przewidywane jako ujemne

Prawdziwie ujemny (TN):

Przewidywane wartości = przewidywane rzeczywiste wartości ujemne

Specjaliści od uczenia maszynowego używają tej koncepcji do zapisywania danych wejściowych i przewidywania możliwych wyników.

Popularne blogi AI i ML oraz bezpłatne kursy

3) Rachunek wielowymiarowy-

Rachunek wielowymiarowy jest również znany jako rachunek wielowymiarowy. Jest to nieodłączna dziedzina matematyki w algorytmach uczenia maszynowego i bez zrozumienia tego nie można myśleć o pójściu dalej. Jest to gałąź, która podpowiada nam, jak uczyć się i optymalizować nasze modele lub algorytmy. Bez zrozumienia tej koncepcji trudno jest przewidzieć wyniki na podstawie zebranych danych.

Rachunek wielowymiarowy dzieli się na dwa typy, którymi są:

• rachunek różniczkowy-

Rachunek różniczkowy dzieli dane na małe części, aby wiedzieć, jak to działa indywidualnie.

• rachunek inferencyjny-

Rachunek inferencyjny skleja rozbite kawałki, aby dowiedzieć się, ile ich jest.

Niektóre inne typy to funkcja wartości wektorowych, pochodne cząstkowe, hesja, gradient kierunkowy, rozkład Laplace'a, Lagragian.

Rachunek wielowymiarowy jest używany głównie do usprawnienia procesu uczenia maszynowego.

4) Algebra liniowa-

Algebra liniowa jest podstawą uczenia maszynowego. Umożliwia uruchamianie algorytmów na znacznych zbiorach danych. Pozwala również zrozumieć działanie algorytmów, z których korzystamy na co dzień i dokonywać lepszych wyborów.

Istnieje sporo zadań, których nie można wykonać bez użycia algebry liniowej. Które są-

• Rozwój modeli uczenia maszynowego.
• Działanie złożonych struktur danych.

Specjaliści od uczenia maszynowego używają algebry liniowej do tworzenia swoich algorytmów. Algebra liniowa jest powszechnie znana jako matematyka XXI wieku, ponieważ wielu wierzy, że w przyszłości zmieni każdą branżę. Jest to platforma, na której wszystkie algorytmy łączą się i prowadzą do wyniku.

Niektóre algorytmy uczenia maszynowego są fundamentalne i powinny być stosowane do każdego problemu z danymi. Są one następujące-

1) Regresja logistyczna

2) Regresja liniowa

3) SVM (maszyna wektorów nośnych)

4) Naiwny Bayes

5) Drzewo decyzyjne

6) KNN (K- Najbliższy Sąsiad)

7) K- oznacza

8) Algorytmy redukcji wymiarowości

9) Algorytmy wzmacniania gradientu

10) Losowy las

Potrzebujemy planu budowy modelu, ponieważ bezpośrednie wdrożenie doprowadzi do wielu błędów. Potrzebujemy języka programowania wysokiego poziomu, takiego jak Python, aby przetestować nasze strategie i uzyskać lepsze wyniki niż metoda prób i błędów, która jest procesem bardzo czasochłonnym. Python jest jednym z najlepszych języków używanych do programowania i tworzenia oprogramowania.

Znaczenie uczenia maszynowego-

Pomyślmy o jednym dniu bez użycia sztucznej inteligencji. Trudne, prawda? Dostarczane aplikacje stały się nieodłączną częścią naszego życia ze względu na ich zdolność do szybkiego rozwiązywania naszych problemów i odpowiadania na nudne pytania skutecznie, wydajnie i szybko. Jest to wygodne i działa jak wybawca, gdy dana osoba ma mało czasu. To także oszczędność czasu, pieniędzy i zapewnia bezpieczeństwo. Zadania są wykonywane szybko i wydajnie przy niewielkim ruchu fizycznym.

Nasze życie nie może być łatwiejsze. Dokonywanie płatności jest na wyciągnięcie ręki. Prywatność jest chroniona przez blokadę twarzy i blokadę linii papilarnych. Funkcje, którymi bawimy się od rana do wieczora, zawdzięczamy darowi sztucznego uczenia się. Na każde pytanie na świecie odpowie Siri lub asystent Google. Pomaga nam kupować to, co najlepsze dla siebie. Na przykład, kupując telefon, można porównać jedno urządzenie lepiej niż drugie i algorytm, który za nim stoi. Zastosowania tego są nieskończone, np. w mapach google, gdzie wykorzystuje dane lokalizacyjne ze smartfonów, w aplikacjach jeździeckich typu ola, uber, w których ustalamy cenę przejazdu i minimalizujemy czas oczekiwania, w lotach komercyjnych do korzystania z auto -pilot, w filtrach antyspamowych za każdym razem, gdy otrzymamy wiadomość e-mail z nieznanego adresu podczas udzielania inteligentnych odpowiedzi w gmailu - automatycznie sugeruje odpowiedzi nam, a co najważniejsze w banku, aby zapobiec oszustwom i sprawdzić wpłaty na komórce.

Są szeroko stosowane w dziale opieki zdrowotnej w uczeniu maszynowym; nie tylko to, ale potrzebujemy matematyki od wschodu do zachodu słońca, ponieważ dokonujemy kilku transakcji w ciągu dnia. Nasza przygoda z nauką matematyki zaczyna się, gdy jesteśmy w 11. i 12. klasie i kiedy zaczynamy zdawać sobie sprawę, że życie jest tak niesprawiedliwe. W tym okresie życia możesz się zastanawiać, gdzie użyję tej matematyki. Cóż, używamy go tutaj, a cała wiedza teoretyczna przechodzi w praktykę. Najlepszym sposobem na zafascynowanie się tą dziedziną jest przyjęcie algorytmu uczenia maszynowego i zrozumienie, dlaczego i jak on działa.

Nie wszystko, co jest pomocne, przychodzi szybko. Musisz podjąć wysiłek, aby to osiągnąć. Chociaż matematyka do uczenia maszynowego może być złożona, gdy już się w niej wyśmienicie, możesz jej nie tylko używać w pracy, ale także wdrażać w swoim codziennym życiu, aby zrozumieć działanie pewnych rzeczy.

Wiele osób wciąż nie zdaje sobie sprawy z tego, jak ważna jest nauka matematyki w uczeniu maszynowym, ponieważ zobaczyliśmy kilka wskazówek, dlaczego i gdzie potrzebujemy matematyki nie tylko w tej dziedzinie, ale także w naszym codziennym życiu.

W upGrad, nasz zaawansowany certyfikat w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się , oferowany we współpracy z IIIT-B, to 8-miesięczny kurs prowadzony przez ekspertów branżowych, który daje rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działa uczenie głębokie i uczenie maszynowe. Na tym kursie będziesz miał okazję poznać ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, widzenia komputerowego, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i szybko się zapisz!

Przygotuj się na karierę przyszłości

Aplikuj na studia magisterskie z uczenia maszynowego