Especialização em Matemática para Machine Learning

O aprendizado de máquina é possível sem matemática? Absolutamente não. O aprendizado de máquina é inteiramente sobre matemática. É uma aplicação de inteligência artificial que usa dados brutos, os processa e constrói um modelo ou conclusão.

Como imaginar como um item seria tridimensionalmente apenas olhando para uma foto. É tudo uma questão de compreensão e raciocínio.

Como o aprendizado de máquina é possível? Bem, isso porque muitos dados são transmitidos e gerados a cada segundo do dia. Mesmo agora, enquanto você está lendo isso, algumas informações estão sendo desenvolvidas. Esses dados são posteriormente utilizados para análise e, no final, são tiradas conclusões. É divertido, e podemos relacioná-lo em nossa vida diária querendo saber por que algo funciona e como. Existem muito poucos que não foram afetados pela inteligência artificial no mundo de hoje. Porque o encontramos de uma forma ou de outra, seja na área da saúde, bloqueio de tela, marcação de fotos, compras online etc.

Cada conceito aprendido neste campo está de alguma forma relacionado à matemática, seja direta ou indiretamente.

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Matemática para aprendizado de máquina

Para entendermatemática para aprendizado de máquina , você deve Excel nos seguintes tópicos-

1) Estatísticas

2) Cálculo multivariado

3) Álgebra linear

4) Probabilidade

Esses são os quatro pilares. Vamos entender cada um deles em detalhes, pois todos são igualmente essenciais para construir um algoritmo e resolver problemas da vida real.

Machine Learning é tudo sobre como trabalhar com dados. Para cada modificação realizada nos dados, existe uma ponte que nos ajuda a alcançar nossos objetivos por meio da computação, que é a matemática.

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1) Estatísticas-

Este tópico é mais familiar para nós do que os outros, que abordaremos porque aprendemos isso desde o ensino médio e é o componente de matemática mais importante para o aprendizado de máquina .É a aplicação da teoria da probabilidade e é usada para tirar conclusões dos dados que foram coletados. Ele está brincando com os dados brutos para obter as descobertas deles.

• O primeiro passo é a coleta de dados. É possível através de 2 fontes-

• fonte primária e
• Fonte secundária.

Esta é a base para os nossos próximos passos.

• Os dados coletados são brutos e precisam de algum processamento para torná-los significativos e valiosos. Os dados são processados ​​e as informações são extraídas deles.
• Os dados processados ​​devem ser representados de maneira fácil de ler e entender.
• Por último, tiram-se conclusões dos dados recolhidos porque só os números não bastam!

Existem dois tipos de estatísticas usadas no aprendizado de máquina:

1. A) Estatística descritiva -

A estatística descritiva é uma medida que resume os dados processados ​​para facilitar a visualização e pode ser apresentada de maneira significativa e compreensível.

1. B) Estatística inferencial-

Permite tirar conclusões com base nos dados retirados da população e também fundamentar.

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2) Probabilidade-

Para começar do zero, a probabilidade é a chance ou probabilidade de ocorrência de um determinado evento. No aprendizado de máquina, é usado para prever a possibilidade de um evento específico acontecer. A probabilidade de um evento é calculada como-.

P(evento)= resultados favoráveis/ número total de resultados possíveis

Alguns conceitos básicos de probabilidade são-

• Probabilidade conjunta-

É uma medida que mostra quanto são as chances de dois eventos diferentes ocorrerem simultaneamente.

É denotado por P(A∩B )-

• Probabilidade Condicional-

Probabilidade condicional significa as chances de algum evento ocorrer dado que outro evento já aconteceu.

É denotado por P(A|B)

• teorema de Bayes-

Dá resultados sobre a probabilidade de um evento com base em novas informações. Ele renova um conjunto de chances antigas com o novo (depois de adicionar informações adicionais) para derivar um novo conjunto de possibilidades.

O teorema de Bayes nos ajuda a entender a Matriz de Confusão. Também é conhecida como matriz de erro no campo da máquina. É um método utilizado para extrair os resultados do desempenho de um modelo de classificação. É feita uma comparação entre as classes reais e previstas. Tem quatro resultados-

Verdadeiro Positivo (TP):

valores previstos = positivo real previsto

Falso-positivo (FP):

Valores negativos previstos como positivos

Falso-negativo (FN):

Valores positivos previstos como negativos

Verdadeiro negativo (TN):

Valores previstos = negativo real previsto

Os profissionais de aprendizado de máquina usam esse conceito para anotar entradas e prever possíveis resultados.

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3) Cálculo Multivariado-

O cálculo multivariado também é conhecido como cálculo multivariado. É um campo intrínseco da matemática em algoritmos de aprendizado de máquina e, sem entender isso, você não pode pensar em ir além. É o ramo que nos diz como aprender e otimizar nossos modelos ou algoritmos. Sem apreender esse conceito, é difícil prever os resultados a partir dos dados coletados.

O Cálculo Multivariado é dividido em dois tipos que são:

• Cálculo diferencial-

O cálculo diferencial quebra os dados em pequenos pedaços para saber como eles funcionam individualmente.

• cálculo inferencial-

O cálculo inferencial cola os pedaços quebrados para descobrir quanto há.

Alguns outros tipos são função de valores vetoriais, derivadas parciais, Hessiana, Gradiente direcional, Laplaciano, distribuição Lagragiana.

O cálculo multivariado é usado principalmente para aprimorar o processo de aprendizado de máquina.

4) Álgebra Linear-

A álgebra linear é a espinha dorsal do aprendizado de máquina. Isso torna a execução dos algoritmos viável em conjuntos de dados substanciais. Também nos faz entender o funcionamento dos algoritmos que usamos em nosso dia a dia e nos ajuda a fazer uma escolha melhor.

Existem algumas tarefas que não podem ser feitas sem o uso da álgebra linear. Que são-

• Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
• Operação de estruturas de dados complexas.

Profissionais de aprendizado de máquina usam álgebra linear para construir seus algoritmos. A álgebra linear é amplamente conhecida como a matemática do século 21, pois muitos acreditam que ela transformará todas as indústrias no futuro. É uma plataforma na qual todos os algoritmos se unem e levam a um resultado.

Alguns algoritmos de aprendizado de máquina são fundamentais e devem ser aplicados a qualquer problema de dados. Eles são os seguintes-

1) Regressão logística

2) Regressão linear

3) SVM (Support Vector Machine)

4) Naive Bayes

5) Árvore de decisão

6) KNN (K- vizinho mais próximo)

7) K- significa

8) Algoritmos de Redução de Dimensionalidade

9) Algoritmos de aumento de gradiente

10) Floresta Aleatória

Precisamos de um plano para construir um modelo porque a implementação direta levará a muitos erros. Precisamos de uma linguagem de programação de alto nível como Python para testar nossas estratégias e obter melhores resultados do que usar o método de tentativa e erro, que é um processo muito demorado. Python é uma das melhores linguagens usadas para programação e desenvolvimento de software.

Importância do aprendizado de máquina -

Vamos pensar em um dia sem o uso de inteligência artificial. Difícil, certo? Os aplicativos fornecidos tornaram-se parte integrante de nossas vidas devido à sua capacidade de fornecer soluções rápidas para nossos problemas e responder a perguntas tediosas de maneira eficaz, eficiente e rápida. É conveniente e funciona como um salvador quando uma pessoa está com pouco tempo. Também economiza tempo, dinheiro e oferece segurança. As tarefas são realizadas de forma rápida e eficiente, sem muito movimento físico.

Nossa vida não pode ficar mais fácil. Fazer pagamentos está a apenas alguns dedos de distância. A privacidade é protegida por bloqueio facial e bloqueio de impressão digital. Os recursos com os quais brincamos do dia para a noite são todos devido ao dom do aprendizado artificial. Todas as perguntas do mundo podem ser respondidas pela Siri ou pelo assistente do Google. Isso nos ajuda a comprar o melhor para nós mesmos. Por exemplo, ao comprar um telefone, pode-se comparar um dispositivo melhor que o outro e o algoritmo por trás dele. As aplicações dele são infinitas como, use em google maps onde usa dados de localização de smartphones, em aplicativos de carona como ola, uber em que fixamos o preço de nossa carona e minimizamos o tempo de espera, em voos comerciais para usar auto -piloto, em filtros de spam sempre que recebemos um e-mail de um endereço desconhecido enquanto damos respostas inteligentes no gmail- ele automaticamente sugere respostas para nós e, o mais importante, no banco para evitar fraudes e verificar depósitos no celular.

Eles são amplamente utilizados no departamento de saúde em aprendizado de máquina; não só isso, mas precisamos de matemática do nascer ao pôr do sol, porque fazemos várias transações durante o dia. Nossa jornada de aprendizado de matemática começa quando estamos no 11º e 12º anos, e quando começamos a perceber que a vida é tão injusta. Nesse momento da vida, você pode se perguntar onde vou usar essa matemática. Bom, a gente usa aqui, e todo o conhecimento teórico se transforma em praticidade. A melhor maneira de ficar fascinado neste campo é pegar um algoritmo de aprendizado de máquina e entender por que e como ele funciona.

Nem tudo o que é útil chega até você rapidamente. Você tem que fazer esforços para alcançá-lo. Embora a matemática para aprendizado de máquina possa ser complexa, uma vez que você se destaca nela, você pode não apenas usá-la para o trabalho, mas também implementá-la em sua vida diária para entender o funcionamento de certas coisas.

Muitas pessoas ainda não estão cientes de como é importante aprender matemática para aprendizado de máquina , pois vimos algumas dicas sobre por que e onde exigimos matemática não apenas neste campo, mas também em nossa vida cotidiana.

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