A matemática por trás do aprendizado de máquina: o que você precisa saber?

O aprendizado de máquina é uma divisão da IA ​​que se concentra na criação de aplicativos processando os dados disponíveis com precisão. O principal objetivo do aprendizado de máquina é ajudar os computadores a processar cálculos sem intervenção humana. Isso é possível ao permitir que uma máquina aprenda a imitar a inteligência humana por meio de métodos de aprendizado supervisionados ou não supervisionados.

O aprendizado de máquina é uma combinação de muitos campos que incluem estatística, probabilidade, álgebra linear, cálculo e assim por diante, com base no qual um modelo de aprendizado de máquina pode criar ou ser alimentado com algoritmos para improvisar de acordo com a inteligência humana. Quanto mais complexa a aplicação, mais complexo será o seu algoritmo.

De assistentes digitais e dispositivos inteligentes a sites que recomendam seus produtos favoritos com base em suas atividades on-line e telefones celulares notificando você sobre sua programação de voos, produtos e ferramentas baseados em aprendizado de máquina estão ao nosso redor. À medida que aumenta nossa dependência de dispositivos e dispositivos inteligentes, aumenta também a necessidade de implementação de aprendizado de máquina.

Para isso, neste artigo, exploraremos os conceitos matemáticos necessários para escrever algoritmos de aprendizado de máquina e implementá-los.

Qual é o significado da matemática no aprendizado de máquina?

Os aplicativos de aprendizado de máquina fornecem análises e insights obtidos de dados disponíveis que contribuem para a tomada de decisões acionáveis ​​nos negócios. Como o aprendizado de máquina gira em torno do estudo e da implementação de algoritmos, é importante reforçar suas habilidades matemáticas. Ele ajuda a eliminar incertezas e prever valores de dados com precisão onde parâmetros e recursos de dados complexos estão envolvidos. Também nos ajuda a entender melhor o trade-off entre viés e variação.

Dominar o aprendizado de máquina requer conhecimento de conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo vetorial, geometria analítica, decomposição de matrizes, probabilidade e estatística. Uma forte compreensão disso ajuda na criação de aplicativos intuitivos de aprendizado de máquina.

Álgebra Linear

A Álgebra Linear está preocupada com vetores e matrizes, e principalmente gira em torno da computação. Ele desempenha um papel fundamental no aprendizado de máquina e nas técnicas de aprendizado profundo. De acordo com Skyler Speakman , é a matemática do século XXI.

A Álgebra Linear é normalmente usada por engenheiros de ML e cientistas de dados ou pesquisadores para construir algoritmos lineares, regressões logísticas, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte.

Cálculo

O cálculo orienta os algoritmos de aprendizado de máquina. Sem o conhecimento de seus conceitos, não seria possível prever resultados usando um determinado conjunto de dados. O cálculo ajuda a analisar a taxa na qual as quantidades mudam e se preocupa com o desempenho ideal dos algoritmos de aprendizado de máquina. Integrações, diferenciais, limites e derivadas são alguns conceitos de cálculo que ajudam a treinar redes neurais profundas.

Probabilidade

A probabilidade no aprendizado de máquina prevê o conjunto de resultados, enquanto as estatísticas conduzem o resultado favorável à sua conclusão. O evento pode ser tão simples quanto jogar uma moeda. A probabilidade pode ser dividida em duas categorias: Probabilidade Condicional e Probabilidade Conjunta. A probabilidade conjunta ocorre quando os eventos são independentes uns dos outros, enquanto a probabilidade condicional ocorre quando um evento substitui o outro.

Estatisticas

A estatística concentra-se nos aspectos quantitativos e qualitativos do algoritmo. Ele nos ajuda a identificar objetivos e transformar dados coletados em observações precisas, apresentando-os de forma concisa. Estatísticas em aprendizado de máquina se concentram em estatísticas descritivas e estatísticas inferenciais.

A estatística descritiva está preocupada em descrever e resumir o pequeno conjunto de dados em que um modelo está trabalhando. Os métodos usados ​​aqui são média, mediana, moda, desvio padrão e variação. Os resultados finais são apresentados como representações pictóricas.

A estatística inferencial lida com a extração de insights de uma determinada amostra ao trabalhar com um grande conjunto de dados. As estatísticas inferenciais permitem que as máquinas analisem dados além do escopo das informações fornecidas. Testes de hipóteses, distribuições amostrais, análise de variância, são alguns aspectos da Estatística Inferencial.

Além disso, a proeza de codificação é um pré-requisito crucial para o aprendizado de máquina. Expertise em linguagens como Python e Java auxiliam no melhor entendimento da modelagem de dados. Formatação de strings, definição de funções, loops com múltiplos iteradores de variáveis, if or else expressões condicionais são algumas de suas funções básicas.

Quanto à modelagem de dados, é o processo pelo qual estimamos a estrutura dos conjuntos de dados e detectamos possíveis variações e padrões. Para poder fazer previsões precisas, é preciso estar ciente das várias propriedades dos dados coletivos.

Como você pode aprender Machine Learning?

Embora o aprendizado de máquina seja um campo lucrativo para entrar, requer muita prática e paciência. Dadas suas aplicações em quase todos os setores hoje, os engenheiros de aprendizado de máquina estão em alta demanda.

O salário médio de um engenheiro de nível básico com experiência em aprendizado de máquina é de Rs 686k/ano. E com experiência e qualificação, o potencial de ganhar um salário mais alto aumenta exponencialmente.

Existem vários cursos disponíveis para quem deseja aprimorar sua base de conhecimento em aprendizado de máquina. Você levaria um mínimo de 6 meses a 2 anos para dominar o assunto.

Com um mínimo de bacharelado e um ano de experiência de trabalho, melhor ainda, uma licenciatura em matemática ou estatística, você pode seguir qualquer um dos seguintes cursos no upGrad para aumentar suas chances de sucesso no campo.

1. Advanced Certificate Program em Machine Learning e Deep Learning do IIT Bangalore (6 meses)
2. Advanced Certificate Program em Machine Learning e PNL do IIT Bangalore (6 meses)
3. Programa PG Executivo em Machine Learning & AI do IIT Bangalore (12 meses)
4. Certificação Avançada em Machine Learning e Cloud pelo IIT Madras (12 meses)
5. Mestrado em Machine Learning e IA pela LJMU e IIT Bangalore (18 meses)

Todos esses cursos oferecem um mínimo de 240 horas de aprendizado e pelo menos 5 estudos de caso que ajudariam você a obter uma compreensão profunda do aprendizado de máquina e seus vários campos auxiliares. Você pode cobrir tópicos essenciais como Python, MySQL, Tensor, NLTK, statsmodels, excel, etc, que formam a espinha dorsal da codificação. Aqui está uma visão detalhada dos vários cursos de upGrad em aprendizado de máquina para que você possa escolher o mais adequado para você.

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Aplicações de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina desempenha um papel crucial em nossas vidas diárias, tanto na esfera profissional quanto na pessoal. Suas capacidades analíticas e intuitivas têm o potencial de impactar drasticamente a forma como realizamos nossas tarefas diárias. Ele provou ser engenhoso na economia de dinheiro e tempo para uma organização.

Embora o aprendizado de máquina seja um campo amplo com aplicações em quase todos os setores, aqui estão alguns exemplos mais proeminentes:

1. O reconhecimento de imagem é um dos aplicativos mais utilizados, pois auxilia na detecção de rostos, criando assim um banco de dados separado para cada indivíduo. Também pode ser usado para identificar estilos de caligrafia.
2. O aprendizado de máquina no setor de saúde aprimorou os recursos dos provedores de serviços de saúde. Pode ser usado no diagnóstico médico mais rápido. Em muitos casos, a IA ajudou no diagnóstico precoce de doenças, permitindo assim que os médicos sugerissem tratamentos e medidas preventivas com potencial para salvar vidas.
3. O aprendizado de máquina tem grandes aplicações no setor financeiro no que diz respeito a investimentos, fusões e aquisições. Ajuda os bancos e outras instituições econômicas a fazer escolhas inteligentes.
4. Sua eficácia é possivelmente mais aparente no setor de atendimento ao cliente e serviços, pois o aprendizado de máquina simplifica as operações e fornece soluções com rapidez e eficiência.
5. O aprendizado de máquina automatiza tarefas que, de outra forma, teriam que ser executadas por um humano em campo. Por exemplo, se considerarmos assistentes virtuais, pode ser uma tarefa tão simples quanto alterar a senha ou verificar seu saldo bancário à noite. Com o aprendizado de máquina, agora é possível alocar recursos humanos para tarefas mais urgentes que exigem decisões complicadas ou toque humano para serem realizadas.

Escopo futuro do aprendizado de máquina

Embora o aprendizado de máquina exista há décadas, sua aplicação é mais aparente hoje. A indústria ainda precisa prosperar e improvisar, o que implica que o futuro do aprendizado de máquina é brilhante. A maioria das empresas de grande porte já está colhendo os benefícios do aprendizado de máquina e dimensionando seus serviços e produtos para impulsionar o crescimento.

Naturalmente, os engenheiros de ML estão em alta demanda e o aprendizado de máquina se apresenta como uma carreira lucrativa para entrar. Ele representa para as empresas a vantagem de que precisam. A IA gerou cerca de 2,3 milhões de oportunidades de emprego até agora. Foi projetado que, até o final de 2022, a indústria global de ML crescerá a um CAGR de 42,2% para atingir US$ 9 bilhões .

Aqui estão algumas das principais tendências em aprendizado de máquina:

1. Mais e mais algoritmos estão aprendendo para implementações não supervisionadas. As empresas estão investindo em computação quântica com base nesses algoritmos não supervisionados que têm o potencial de transformar o aprendizado de máquina. Isso contribui para analisar e extrair insights significativos, ajudando as empresas a obter melhores resultados que não seriam possíveis usando as técnicas clássicas de aprendizado de máquina.
2. Robôs com inteligência artificial estão sendo implantados para realizar operações comerciais. No entanto, essas tecnologias estão em estágio inicial e, à medida que as empresas investem no estabelecimento de uma base de IA e ML, os robôs em breve ajudarão a aumentar exponencialmente a produtividade. Para citar como exemplo, temos os drones que se apresentam como poderosas ferramentas de negócios no mercado consumidor, onde estão sendo usados ​​para realizar operações comerciais e tarefas simples, como entrega de mercadorias.
3. Os algoritmos de aprendizado de máquina oferecem suporte à personalização aprimorada. Esses algoritmos pesquisam o comportamento online de clientes em potencial e enviam informações de volta para as empresas. As empresas, por sua vez, enviam recomendações de produtos e serviços. Essas técnicas de aprendizado de máquina ajudam a identificar os gostos e desgostos dos clientes. Por meio do aprendizado de máquina, as empresas oferecem aos clientes o que desejam e quando desejam, o que aumenta a retenção de clientes e atrai mais negócios para a organização. A personalização aprimorada é o futuro do aprendizado de máquina.
4. Graças aos algoritmos de aprendizado de máquina aprimorados, os aplicativos móveis e da Web agora estão mais inteligentes do que nunca. Os serviços cognitivos aprimorados permitem que os desenvolvedores criem bancos de dados separados para cada cliente, com base em reconhecimento visual, fala, som, voz e assim por diante.

Isso nos leva ao final do artigo. Esperamos que você tenha achado essas informações úteis!