Covarianță vs corelație: [Tot ce trebuie să știi]

Publicat: 2021-11-05

Este necesară o mulțime de permutări și combinații în timpul interpretării datelor cu ajutorul tehnologiilor precum Machine Learning și Artificial Intelligence. Ajută la prezicerea rezultatelor diferite în diferite situații. Aceste permutări și combinații sunt realizate pe scară largă cu ajutorul variabilelor.

O variabilă este un articol, o cantitate sau un număr care poate fi măsurat într-un set de date. Acest articol sau cantitate nu este fixă ​​și se poate modifica în diferite situații prin factori interni sau externi. Ori de câte ori valoarea exactă a unui element este necunoscută, o numim variabilă. Prin urmare, variabilele sunt adesea menționate ca substituenți ai unei cantități necunoscute. O variabilă este definită ca o valoare modificabilă care depinde de comenzile unui program de calculator sau de intrarea în calculator și limbajul de programare.

De exemplu, într-un set de date de comerț electronic care cuprinde achizițiile clienților, preferințele clienților sau probabilitatea de a comanda un anumit produs în viitor este o variabilă. Depinde de nevoile clienților, venitul, vârsta și alți factori. Să aflăm mai multe despre modul în care funcționează variabilele și despre cum este determinată relația dintre două variabile.

Cuprins

Ce este covarianța?

Covarianța măsoară relația sau dependența reciprocă dintre două variabile. Determină în ce direcție s-ar mișca o variabilă dacă cealaltă variabilă schimbă același set de date.

Covarianța este de două tipuri - pozitivă și negativă. Când o variabilă este modificată și a doua variabilă se mișcă în aceeași direcție, se numește covarianță pozitivă. Dacă a doua variabilă se mișcă în direcția opusă, se numește covarianță negativă.

Valoarea mai mare a covarianței semnifică dependența celor două variabile. O covarianță pozitivă înseamnă că variabilele sunt direct proporționale și se vor mișca în aceeași direcție. Valorile de covarianță negative ne spun că cele două variabile aleatoare sunt indirect legate și se mișcă în direcții opuse. Înseamnă că dacă cantitatea unei variabile crește, cea a alteia va scădea.

Ce este corelația?

Pot exista mai multe variabile într-o anumită situație sau set de date. Aceste variabile pot fi fie în întregime legate, fie fără legătură între ele. Este esențial să derivați relația dintre două variabile pentru a menține acuratețea în timp ce găsim rezultate favorabile. Aceasta este cunoscută sub numele de corelație, o măsură statistică care denotă relația dintre două variabile.

Corelația explică relația liniară dintre două variabile și prezintă mișcarea unei variabile atunci când cealaltă variabilă se modifică.

Dacă există două variabile X și Y și există o schimbare în X, corelația ar măsura modificarea în Y datorită unei variații în X. Se calculează dacă Y va arăta o modificare pozitivă sau o modificare negativă cu o modificare în X. .

Similar cu covarianța, există trei tipuri de corelație - pozitivă, negativă și zero. În corelație pozitivă, atunci când o variabilă crește pe un grafic, crește și cealaltă variabilă. Într-o corelație negativă, dacă o variabilă crește, cealaltă variabilă scade. Într-o corelație pozitivă și negativă, variabilele urcă și coboară proporțional sau liniar. Dacă corelația este zero, atunci variabilele nu sunt legate și nu există un grafic liniar.

Corelația se măsoară cu ajutorul coeficientului Pearson. Valoarea coeficientului de corelare variază între -1 și 1.

Care este diferența dintre covarianță și corelație?

Termenii de covarianță și corelație sunt adesea folosiți interschimbabil. Cu toate acestea, ele nu sunt la fel. Este dificil pentru oameni să-și dea seama care sunt diferențele dintre cele două. Să înțelegem în detaliu covarianța vs corelația.

1. Ce măsoară

Covarianța și corelația sunt foarte asemănătoare și confuze. Ambele sunt o măsurătoare de variabile. Cu toate acestea, o diferență remarcabilă între cele două este că covarianța măsoară schimbarea dintre variabile. Spune modul în care două variabile sunt legate între ele și dacă se mișcă în direcții identice sau opuse. Covarianța nu definește modul în care variabilele se schimbă. Ea confirmă doar dacă variabilele sunt legate între ele sau nu.

Pe de altă parte, amploarea sau gradul de modificare a variabilelor este determinată cu ajutorul corelației. Este o funcție de covarianță.

2. Valori

Valoarea corelației variază între -1 și 1. Pe de altă parte, valoarea covarianței poate fi orice număr. Valoarea lui se încadrează între puterea negativă și puterea pozitivă a infinitului. Corelația are valori standardizate, în timp ce importanța covarianței nu este definită. Putem deduce valoarea corelației dacă cunoaștem coeficientul de covarianță.

3. Schimbarea Scalei

Înseamnă schimbarea ieșirii atunci când variabilele sunt înmulțite cu o valoare constantă. Schimbarea de scară nu afectează valoarea corelației. Chiar dacă variabilele sunt înmulțite cu o constantă, corelația va rămâne aceeași. Totuși, acest lucru nu este în cazul covarianței. Este afectat de o schimbare de scară. Dacă variabilele sunt înmulțite la o constantă, covarianța se va modifica în consecință.

Care este utilizarea covarianței și corelației în învățarea automată?

Există diverse variabile în învățarea automată - variabile țintă, independente, moderate, confuze și de control. Aceste variabile îndeplinesc diferite funcții și joacă un rol vital în algoritmii și tehnicile ML. Sarcina principală a variabilelor este să adauge valorile lipsă în algoritmi. Deoarece datele nu sunt întotdeauna disponibile într-o formă structurată, pot lipsi elemente. Algoritmii nu pot funcționa cu informații incomplete. Prin urmare, inginerii sau dezvoltatorii de software folosesc variabile în învățarea automată pentru a completa valorile lipsă.

Care sunt oportunitățile de carieră în învățarea automată?

Una dintre componentele cruciale ale tehnologiilor de învățare automată și AI este dependența variabilelor sau relația dintre două variabile aleatorii. Algoritmii ML și AI oferă rezultate prin identificarea relațiilor dintre două variabile. Prin urmare, dacă doriți să vă construiți o carieră în învățarea automată, trebuie să cunoașteți conceptele de covarianță și corelație.

Pentru a afla în profunzime despre învățarea automată și inteligența artificială, vă puteți înscrie la programul de Master în Învățare automată și IA prin upGrad.

Acesta este un curs online pentru ingineri, IT și profesioniști în date, care îi ajută să obțină învățare automată și cunoștințe AI. De asemenea, programul oferă studenților statutul de absolvenți al Universității John Moores din Liverpool și al Institutului Internațional de Tehnologia Informației, Bangalore.

Cursul vă permite să vă conectați cu experți din industrie de la Flipkart și Zee5. De asemenea, aveți ocazia de a realiza o mulțime de proiecte din industrie pentru a obține abilități relevante, cum ar fi învățarea profundă și analiza predictivă și statistici.

Iată cele mai bune două oportunități de carieră în Machine Learning și AI:

1. Data Scientist

În 2012, Harvard Business Review a declarat că Data Scientist este cea mai sexy slujbă din secolul 21, deoarece nevoia de oameni de știință în date creștea enorm. Chiar și astăzi, există o lipsă de oameni de știință de date în multe sectoare. Dacă vi se pare că datele sunt interesante, vă așteaptă un loc de muncă ideal, bine plătit. Salariul mediu al cercetătorilor de date din India este de aproape șapte lakhs ₹ pe an. Profesioniștii de date cu mai mulți ani de experiență pot câștiga până la 17 lakhs INR pe an.

2. Arhitect AI

Un alt loc de muncă care creează un interes în industrie este AI Architect. Așa cum un arhitect oferă soluții clienților săi, AI Architects oferă, de asemenea, soluții AI clienților lor. Ei înțeleg cerințele clienților lor și sugerează tehnologiile potrivite. Salariul mediu al unui arhitect AI este de șase lakhs ₹ pe an.

Învață curs online de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

Variabilele joacă un rol crucial în analiza datelor și luarea deciziilor în învățarea automată și inteligența artificială. Corelația și covarianța ajută la determinarea dacă există sau nu o relație între două variabile. Companiile pot prezice apoi rezultatele dorite și pot lua decizii în consecință. Este unul dintre cele mai complexe, dar cruciale concepte ale învățării automate. Pentru a dobândi cunoștințe de specialitate despre Machine Learning și AI, puteți urma programul upGrad despre ML și AI.

Covarianța și corelația sunt același lucru?

Nu, covarianța și corelația nu sunt aceleași concepte, deși sunt strâns legate. Covarianța determină relația liniară dintre două variabile aleatoare, iar corelația măsoară gradul de relație dintre cele două variabile.

Sunt covarianța și corelația relevante în învățarea automată?

Da, covarianța și corelația sunt esențiale în învățarea automată, deoarece algoritmul ML interpretează relația dintre variabile și oferă rezultate în consecință. Prin urmare, trebuie să înveți despre covarianță și corelație.

Ce abilități sunt necesare pentru o carieră în Machine Learning și AI?

Pentru a vă asigura un loc de muncă în industriile ML sau AI, ar trebui să fiți priceput la analiza datelor, probabilitatea și statisticile, programarea computerelor, dezvoltarea de software, regresia liniară, procesarea semnalului, procesarea limbajului natural și multe altele.