Matematica din spatele învățării automate: ce trebuie să știți?

Învățarea automată este o divizie a AI care se concentrează pe construirea de aplicații prin procesarea cu acuratețe a datelor disponibile. Scopul principal al învățării automate este de a ajuta computerele să proceseze calcule fără intervenția umană. Acest lucru este posibil prin faptul că permite unei mașini să învețe să imite inteligența umană prin metode de învățare supravegheate sau nesupravegheate.

Învățarea automată este o combinație de multe domenii care includ statistici, probabilități, algebră liniară, calcul și așa mai departe, pe baza cărora un model de învățare automată poate crea sau poate fi alimentat cu algoritmi pentru a improviza conform inteligenței umane. Cu cât aplicația este mai complexă, cu atât algoritmul acesteia va fi mai complex.

De la asistenți digitali și dispozitive inteligente până la site-uri web care vă recomandă produsele preferate pe baza activităților dvs. online și telefoanele mobile care vă anunță programul de zbor, produse și instrumente bazate pe învățare automată sunt peste tot în jurul nostru. Pe măsură ce dependența noastră de dispozitivele și aparatele inteligente crește, la fel va crește și nevoia de implementare a învățării automate.

În acest scop, în acest articol, vom explora conceptele matematice necesare pentru scrierea algoritmilor de învățare automată și implementarea acestora.

Care este semnificația matematicii în învățarea automată?

Aplicațiile de învățare automată oferă analize și informații obținute din datele disponibile care contribuie la luarea deciziilor acționabile în afaceri. Deoarece învățarea automată se învârte în jurul studiului și implementării algoritmilor, este important să vă consolidați abilitățile matematice. Ajută la eliminarea incertitudinii și la prezicerea cu precizie a valorilor datelor acolo unde sunt implicați parametri și caracteristici complexe de date. De asemenea, ne ajută să înțelegem mai bine compromisul Bias-Variance.

Stăpânirea învățării automate necesită cunoștințe de concepte matematice precum algebra liniară, calculul vectorial, geometria analitică, descompunerea matricei, probabilitatea și statistica. O înțelegere puternică a acestora ajută la crearea de aplicații intuitive de învățare automată.

Algebră liniară

Algebra liniară se preocupă de vectori și matrice și se învârte în principal în jurul calculului. Joacă un rol esențial în învățarea automată și în tehnicile de învățare profundă. Potrivit lui Skyler Speakman , este matematica secolului XXI.

Algebra liniară este utilizată în mod obișnuit de inginerii ML și de oamenii de știință de date sau de cercetători pentru a construi algoritmi liniari, regresii logistice, arbori de decizie și mașini de vectori suport.

Calcul

Calculul conduce algoritmii de învățare automată. Fără cunoașterea conceptelor sale, nu ar fi posibil să se prezică rezultate folosind un anumit set de date. Calculul ajută la analiza ritmului de schimbare a cantităților și se preocupă de performanța optimă a algoritmilor de învățare automată. Integrațiile, diferențele, limitele și derivatele sunt câteva concepte de calcul care ajută la formarea rețelelor neuronale profunde.

Probabilitate

Probabilitatea în învățarea automată prezice setul de rezultate, în timp ce statisticile conduc la concluzia rezultatului favorabil. Evenimentul ar putea fi la fel de simplu ca aruncarea unei monede. Probabilitatea poate fi împărțită în două categorii: Probabilitate condiționată și Probabilitate comună. Probabilitatea comună apare atunci când evenimentele sunt independente unele de altele, în timp ce probabilitatea condiționată apare atunci când un eveniment îl înlocuiește pe celălalt.

Statistici

Statistica se concentrează pe aspectele cantitative și calitative ale algoritmului. Ne ajută să identificăm obiectivele și să transformăm datele colectate în observații precise prin prezentarea lor concisă. Statisticile în învățarea automată se concentrează pe statistici descriptive și statistici inferențiale.

Statistica descriptivă se ocupă de descrierea și rezumarea setului mic de date la care lucrează un model. Metodele utilizate aici sunt media, mediana, modul, abaterea standard și variația. Rezultatele finale sunt prezentate ca reprezentări picturale.

Statisticile inferențiale se ocupă cu extragerea de informații dintr-un eșantion dat în timp ce lucrați cu un set de date mare. Statisticile inferențiale permit mașinilor să analizeze date dincolo de sfera informațiilor furnizate. Testele de ipoteză, distribuțiile de eșantionare, analiza varianței sunt câteva aspecte ale Statisticii Inferențiale.

În afară de acestea, priceperea de codare este o condiție prealabilă crucială pentru învățarea automată. Experiența în limbaje precum Python și Java ajută la o mai bună înțelegere a modelării datelor. Formatarea șirurilor, definirea funcțiilor, bucle cu mai multe iteratoare variabile, expresii condiționale if sau else sunt unele dintre funcțiile sale de bază.

În ceea ce privește modelarea datelor, este procesul prin care estimăm structura seturilor de date și detectăm posibile variații și tipare. Pentru a putea face predicții precise, trebuie să fiți conștienți de diferitele proprietăți ale datelor colective.

Cum poți învăța învățarea automată?

În timp ce învățarea automată este un domeniu profitabil, necesită multă practică și răbdare. Având în vedere aplicațiile sale în aproape fiecare industrie astăzi, inginerii de învățare automată sunt foarte solicitați.

Salariul mediu al unui inginer entry-level cu experiență în învățarea automată este de 686.000 Rs/an. Iar cu experiență și perfecționare, potențialul de a câștiga un salariu mai mare crește exponențial.

Există mai multe cursuri disponibile pentru cineva care dorește să-și îmbunătățească baza de cunoștințe în învățarea automată. Ți-ar lua cel puțin 6 luni până la 2 ani pentru a stăpâni subiectul.

Cu minimum o diplomă de licență și un an de experiență de lucru, mai bine cu o diplomă în matematică sau statistică, puteți urma oricare dintre următoarele cursuri pe upGrad pentru a vă crește șansele de succes în domeniu.

1. Program de certificare avansată în Machine Learning și Deep Learning de la IIT Bangalore (6 luni)
2. Program de certificat avansat în Machine Learning și NLP de la IIT Bangalore (6 luni)
3. Program Executive PG în Machine Learning și AI de la IIT Bangalore (12 luni)
4. Certificare avansată în Machine Learning și Cloud de la IIT Madras (12 luni)
5. Master of Science în Machine Learning și AI de la LJMU și IIT Bangalore (18 luni)

Toate aceste cursuri oferă un minim de 240 de ore de învățare și cel puțin 5 studii de caz care vă vor ajuta să obțineți o înțelegere aprofundată a învățării automate și a diverselor domenii auxiliare ale acestuia. Puteți acoperi subiecte esențiale precum Python, MySQL, Tensor, NLTK, modelele statistice, excel etc., care formează coloana vertebrală a codificării. Iată o privire detaliată asupra diferitelor cursuri upGrad în învățarea automată, astfel încât să îl puteți alege pe cel mai potrivit pentru dvs.

Alăturați-vă cursului de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Aplicații ale învățării automate

Învățarea automată joacă un rol crucial în viața noastră de zi cu zi, atât în ​​sfera profesională, cât și în cea personală. Capacitățile sale analitice și intuitive au potențialul de a avea un impact drastic asupra modului în care ne îndeplinim sarcinile zilnice. S-a dovedit plin de resurse în a economisi bani și timp pentru o organizație.

În timp ce învățarea automată este un domeniu larg cu aplicații în aproape fiecare industrie, iată câteva exemple cele mai proeminente:

1. Recunoașterea imaginilor este una dintre cele mai frecvent utilizate aplicații, deoarece ajută la detectarea feței, creând astfel o bază de date separată pentru fiecare individ. Poate fi folosit și pentru a identifica stilurile de scris de mână.
2. Învățarea automată în sectorul sănătății a îmbunătățit capacitățile furnizorilor de servicii medicale. Poate fi folosit în diagnosticarea medicală mai rapidă. În multe cazuri, IA a ajutat la diagnosticarea precoce a bolilor, permițând astfel medicilor să sugereze tratamente și măsuri preventive care au potențialul de a salva vieți.
3. Învățarea automată are aplicații majore în sectorul financiar în ceea ce privește investițiile, fuziunile și achizițiile. Acesta ajută băncile și alte instituții economice să facă alegeri inteligente.
4. Eficacitatea sa este probabil cea mai evidentă în industria de asistență pentru clienți și servicii, deoarece învățarea automată eficientizează operațiunile și oferă soluții rapid și mai eficient.
5. Învățarea automată automatizează sarcini care, altfel, ar trebui efectuate de un om pe teren. De exemplu, dacă ar fi să luăm în considerare asistenții virtuali, ar putea fi o sarcină la fel de simplă precum schimbarea parolei sau verificarea soldului bancar seara. Cu învățarea automată, este acum posibilă alocarea resurselor umane pentru sarcini mai presante care necesită luare a deciziilor complicate sau atingere umană pentru îndeplinire.

Domeniul viitor al învățării automate

Chiar dacă învățarea automată există de zeci de ani, aplicarea sa este cea mai evidentă astăzi. Industria trebuie încă să prospere și să improvizeze, ceea ce înseamnă că viitorul învățării automate este luminos. Majoritatea companiilor la scară largă beneficiază deja de beneficiile învățării automate și își extind serviciile și produsele pentru a stimula creșterea.

Bineînțeles, inginerii ML sunt foarte solicitați, iar învățarea automată se prezintă ca o carieră profitabilă în care să intri. Oferă întreprinderilor avantajul de care au nevoie. AI a generat până în prezent aproximativ 2,3 milioane de oportunități de angajare. S-a estimat că, până la sfârșitul anului 2022, industria globală ML va crește cu un CAGR de 42,2% pentru a ajunge la 9 miliarde USD .

Iată câteva tendințe de top în învățarea automată:

1. Din ce în ce mai mulți algoritmi învață spre implementări nesupravegheate. Companiile investesc în calculul cuantic pe baza acestor algoritmi nesupravegheați, care au potențialul de a transforma învățarea automată. Acestea contribuie la analiza și obținerea unor perspective semnificative, ajutând astfel companiile să obțină rezultate mai bune care nu ar fi fost posibile folosind tehnicile clasice de învățare automată.
2. Roboți alimentați cu inteligență artificială sunt desfășurați pentru a efectua operațiuni comerciale. Cu toate acestea, aceste tehnologii sunt în stadiu incipient și, pe măsură ce companiile investesc în stabilirea unui punct de sprijin AI și ML, roboții vor ajuta în curând la creșterea productivității exponențial. Pentru a cita ca exemplu, avem drone care se prezintă drept instrumente de afaceri puternice pe piața de consum, unde sunt folosite pentru a realiza operațiuni comerciale și sarcini simple, cum ar fi livrarea de bunuri.
3. Algoritmii de învățare automată acceptă personalizarea îmbunătățită. Acești algoritmi studiază comportamentul online al potențialilor clienți și trimit informații înapoi companiilor. Companiile le transmit la rândul lor produse și recomandări de servicii. Aceste tehnici de învățare automată ajută la identificarea gusturilor și antipatiilor clienților. Prin învățarea automată, companiile oferă clienților ceea ce își doresc și atunci când își doresc acest lucru, ceea ce crește retenția clienților și atrage mai multe afaceri către organizație. Personalizarea îmbunătățită este viitorul învățării automate.
4. Datorită algoritmilor îmbunătățiți de învățare automată, aplicațiile mobile și web sunt acum mai inteligente ca niciodată. Serviciile cognitive îmbunătățite permit dezvoltatorilor să creeze baze de date separate pentru fiecare client, pe baza recunoașterii vizuale, a vorbirii, a sunetului, a vocii și așa mai departe.

Asta ne duce la finalul articolului. Sperăm că ați găsit aceste informații utile!