Matematică pentru specializarea Machine Learning

Este posibilă învățarea automată fără matematică? Absolut nu. Învățarea automată este în întregime despre matematică. Este o aplicație a inteligenței artificiale care utilizează date brute, le procesează și construiește în continuare un model sau o concluzie.

Ca să-ți imaginezi cum ar arăta un articol tridimensional doar privind o imagine. Totul este despre înțelegere și raționament.

Cum este posibilă învățarea automată? Ei bine, asta pentru că multe date sunt transmise și generate în fiecare secundă a zilei. Chiar și acum, când citiți asta, unele informații sunt în curs de dezvoltare. Aceste date sunt folosite în continuare pentru analiză, iar la final se trag concluzii. Este distractiv și o putem relata în viața noastră de zi cu zi dorind să știm de ce funcționează ceva și cum. Sunt foarte puțini cei care nu au fost afectați de inteligența artificială în lumea de astăzi. Pentru că îl întâlnim într-un fel sau altul, fie în domeniul sănătății, blocarea ecranului, etichetarea fotografiilor, cumpărăturile online etc.

Fiecare concept învățat în acest domeniu este într-un fel sau altul legat de matematică, fie direct, fie indirect.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Matematică pentru învățarea automată

Pentru a înțelegematematica pentru învățarea automată , trebuie să excelați în următoarele subiecte:

1) Statistici

2) Calcul multivariat

3) Algebră liniară

4) Probabilitate

Aceștia sunt cei patru piloni. Să înțelegem fiecare dintre ele în detaliu, deoarece toate acestea sunt la fel de esențiale pentru construirea unui algoritm și rezolvarea problemelor din viața reală.

Învățarea automată se referă la lucrul cu date. Pentru fiecare modificare efectuată asupra datelor, există o punte care ne ajută să ne atingem obiectivele prin calcul, și anume matematica.

Consultați Certificarea avansată upGrad în DevOps

1) Statistici-

Acest subiect ne este mai familiar decât ceilalți, despre care vom fi abordat deoarece am învățat acest lucru încă de la liceu și este componenta cea mai importantă a matematicii pentru învățarea automată .Este aplicarea teoriei probabilităților și este folosită pentru a trage concluzii din datele care au fost colectate. Se joacă cu datele brute pentru a obține concluziile din acestea.

• Primul pas este colectarea datelor. Este posibil prin 2 surse -

• Sursa primară și
• Sursa secundara.

Aceasta este baza pentru pașii noștri următori.

• Datele colectate sunt brute și necesită o anumită prelucrare pentru a le face semnificative și valoroase. Datele sunt prelucrate, iar informațiile sunt extrase din acestea.
• Datele prelucrate trebuie să fie reprezentate într-un mod ușor de citit și de înțeles.
• În cele din urmă, se trag concluzii din datele colectate pentru că doar cifrele nu sunt suficiente!

Există două tipuri de statistici utilizate în învățarea automată -

1. A) Statistica descriptivă-

Statistica descriptivă este o măsură care rezumă datele procesate pentru ușurința vizualizării și poate fi prezentată într-o manieră semnificativă și de înțeles.

1. B) Statistici inferenţiale-

Vă permite să faceți concluzii pe baza datelor luate de la populație și, de asemenea, să dați raționament.

Abilități de învățare automată la cerere

2) Probabilitate-

Pentru a începe de la zero, probabilitatea este șansa sau probabilitatea ca un anumit eveniment să se întâmple. În învățarea automată, este folosit pentru a prezice posibilitatea ca un anumit eveniment să se întâmple. Probabilitatea unui eveniment este calculată ca-.

P(eveniment)= rezultate favorabile/ numărul total de rezultate posibile

Unele concepte de bază ale probabilității sunt:

• probabilitate comună-

Este o măsură care arată cât de mult sunt șansele ca două evenimente diferite să aibă loc simultan.

Se notează cu P(A∩B )-

• Probabilitate condițională-

Probabilitatea condiționată înseamnă șansele ca un eveniment să se producă, având în vedere că un alt eveniment s-a întâmplat deja.

Se notează cu P(A|B)

• teorema Bayes-

Oferă rezultate cu privire la probabilitatea unui eveniment pe baza unor informații noi. Reînnoiește un set de șanse vechi cu cel nou (după adăugarea de informații suplimentare) pentru a obține un nou set de posibilități.

Teorema Bayes ne ajută să înțelegem matricea de confuzie. Este, de asemenea, cunoscut sub numele de matrice de erori în domeniul mașinii. Este o metodă utilizată pentru extragerea rezultatelor performanței unui model de clasificare. Se face o comparație între clasele reale și cele prezise. Are patru rezultate -

Adevărat pozitiv (TP):

valorile prezise = predicted actual positive

Fals pozitiv (FP):

Valorile negative prezise ca pozitive

Fals-negativ (FN):

Valori pozitive prezise ca negative

Adevărat negativ (TN):

Valori estimate = negativ real prezis

Profesioniștii în învățarea automată folosesc acest concept pentru a nota intrările și pentru a prezice posibile rezultate.

Bloguri populare AI și ML și cursuri gratuite

3) Calcul multivariat-

Calculul multivariat este cunoscut și sub denumirea de calcul multivariabil. Este un domeniu intrinsec al matematicii în algoritmii de învățare automată și, fără să înțelegi acest lucru, nu te poți gândi să mergi mai departe. Este ramura care ne spune cum să învățăm și să ne optimizăm modelele sau algoritmii. Fără a înțelege acest concept, este dificil de prezis rezultatele din datele care au fost colectate.

Calculul multivariat este împărțit în două tipuri care sunt:

• calcul diferențial-

Calculul diferențial împarte datele în bucăți mici pentru a ști cum funcționează în mod individual.

• calcul inferenţial-

Calculul inferenţial lipeşte piesele rupte pentru a afla cât este.

Alte tipuri sunt Funcția Valori Vectoriale, Derivate Parțiale, Hessian, Gradient Direcțional, Laplacian, Distribuție Lagragiană.

Calculul multivariat este utilizat în principal pentru îmbunătățirea procesului de învățare automată.

4) algebră liniară-

Algebra liniară este coloana vertebrală a învățării automate. Face ca rularea algoritmilor să fie fezabilă pe seturi de date substanțiale. De asemenea, ne face să înțelegem funcționarea algoritmilor pe care îi folosim în viața noastră de zi cu zi și ne ajută să facem o alegere mai bună.

Există destul de multe sarcini care nu pot fi realizate fără utilizarea algebrei liniare. Care sunt-

• Dezvoltarea modelelor de învățare automată.
• Operarea structurilor complexe de date.

Profesioniștii în învățarea automată folosesc algebra liniară pentru a-și construi algoritmii. Algebra liniară este cunoscută pe scară largă drept matematica secolului 21, deoarece mulți cred că va transforma fiecare industrie în viitor. Este o platformă pe care toți algoritmii se reunesc și conduc la un rezultat.

Unii algoritmi de învățare automată sunt fundamentale și ar trebui aplicați la orice problemă de date. Sunt după cum urmează-

1) Regresie logistică

2) Regresia liniară

3) SVM (Mașină Vector Suport)

4) Bayes naiv

5) Arborele de decizie

6) KNN (K- Cel mai apropiat vecin)

7) K- înseamnă

8) Algoritmi de reducere a dimensionalității

9) Algoritmi de creștere a gradului

10) Pădurea aleatorie

Avem nevoie de un plan pentru construirea unui model, deoarece implementarea directă va duce la o mulțime de erori. Avem nevoie de un limbaj de programare la nivel înalt, cum ar fi Python, pentru a ne testa strategiile și pentru a obține rezultate mai bune decât utilizarea metodei de încercare și eroare, care este un proces care necesită foarte mult timp. Python este unul dintre cele mai bune limbaje folosite pentru programare și dezvoltare de software.

Importanța învățării automate-

Să ne gândim la o zi fără a folosi inteligența artificială. Greu, nu? Aplicațiile oferite au devenit parte integrantă a vieții noastre datorită capacității lor de a oferi soluții rapide la problemele noastre și de a răspunde la întrebări obositoare în mod eficient, eficient și rapid. Este convenabil și funcționează ca un salvator atunci când o persoană are puțin timp. De asemenea, economisește timp, bani și oferă securitate. Sarcinile sunt realizate rapid și eficient, fără prea multă mișcare fizică.

Viața noastră nu poate deveni mai ușoară. Efectuarea plăților este la doar câteva degete distanță. Confidențialitatea este protejată prin blocarea feței și blocarea cu amprentă. Caracteristicile cu care ne jucăm de la zi până la noapte sunt toate datorită darului învățării artificiale. La fiecare întrebare din lume i se poate răspunde Siri sau asistentul Google. Ne ajută să cumpărăm ce este mai bun pentru noi înșine. De exemplu, în timpul achiziționării unui telefon, se poate compara un dispozitiv mai bine decât celălalt și algoritmul din spatele acestuia. Aplicațiile acestuia sunt nesfârșite, cum ar fi, utilizarea în hărți Google unde folosește datele de locație de pe smartphone-uri, în aplicații de călătorie precum ola, uber în care fixăm prețul călătoriei noastre și minimizăm timpul de așteptare, în zborurile comerciale pentru a folosi auto -pilot, în filtrele de spam ori de câte ori primim un e-mail de la o adresă necunoscută în timp ce dăm răspunsuri inteligente în gmail- ne sugerează automat răspunsuri și, cel mai important, în bancă pentru a preveni frauda și depunerile de cecuri pe mobil.

Ele sunt utilizate pe scară largă în departamentul de asistență medicală în învățarea automată; nu numai asta, dar avem nevoie de matematică chiar de la răsărit până la apus pentru că facem mai multe tranzacții pe parcursul unei zile. Călătoria noastră de învățare la matematică începe când suntem în clasele a 11-a și a 12-a și când începem să realizăm că viața este atât de nedreaptă. În acel moment al vieții, s-ar putea să vă întrebați unde voi folosi această matematică. Ei bine, îl folosim aici și toate cunoștințele teoretice intră în practică. Cel mai bun mod de a vă fascina în acest domeniu este să luați un algoritm de învățare automată și să înțelegeți de ce și cum funcționează.

Nu tot ceea ce este de ajutor vine rapid la tine. Trebuie să faci eforturi pentru a-l atinge. Deși matematica pentru învățarea automată poate fi complexă, odată ce excelați în ea, nu o puteți folosi doar pentru muncă, ci și o puteți implementa în viața de zi cu zi pentru a înțelege funcționarea anumitor lucruri.

Mulți oameni încă nu sunt conștienți de cât de important este să învețe matematica pentru învățarea automată, deoarece am văzut câteva indicații despre de ce și unde avem nevoie de matematică nu numai în acest domeniu, ci și în viața noastră de zi cu zi.

La upGrad, certificatul nostru avansat în învățare automată și învățare profundă , oferit în colaborare cu IIIT-B, este un curs de 8 luni predat de experți din industrie pentru a vă oferi o idee reală despre cum funcționează învățarea profundă și învățarea automată. În acest curs, veți avea șansa de a învăța concepte importante despre învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată, cloud, rețelele neuronale și multe altele.

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru Master în Machine Learning