Ковариация против корреляции: [Все, что вам нужно знать]

При интерпретации данных с помощью таких технологий, как машинное обучение и искусственный интеллект, требуется много перестановок и комбинаций. Это помогает прогнозировать различные результаты в различных ситуациях. Эти перестановки и комбинации широко выполняются с помощью переменных.

Переменная — это элемент, количество или число, которые можно измерить в наборе данных. Этот элемент или количество не является фиксированным и может изменяться в различных ситуациях под действием внутренних или внешних факторов. Всякий раз, когда точное значение элемента неизвестно, мы называем его переменной. Поэтому переменные часто называют заполнителями неизвестной величины. Переменная определяется как изменяемое значение, которое зависит от команд компьютерной программы или ввода на компьютере и языке программирования.

Например, в наборе данных электронной коммерции, который включает в себя покупки клиентов, предпочтения клиентов или вероятность заказа определенного продукта в будущем являются переменной. Это зависит от потребностей клиентов, дохода, возраста и других факторов. Давайте узнаем больше о том, как функционируют переменные и как определяется связь между двумя переменными.

Что такое ковариация?

Ковариация измеряет отношение или взаимную зависимость между двумя переменными. Он определяет, в каком направлении будет двигаться переменная, если другая переменная изменит тот же набор данных.

Ковариация бывает двух видов – положительная и отрицательная. Когда одна переменная изменяется, а вторая переменная движется в том же направлении, это называется положительной ковариацией. Если вторая переменная движется в противоположном направлении, это называется отрицательной ковариацией.

Более высокое значение ковариации означает зависимость двух переменных. Положительная ковариация означает, что переменные прямо пропорциональны и будут двигаться в одном направлении. Отрицательные значения ковариации говорят нам о том, что две случайные величины связаны косвенно и движутся в противоположных направлениях. Это означает, что если количество одной переменной увеличивается, количество другой уменьшается.

Что такое корреляция?

В данной ситуации или наборе данных может быть более одной переменной. Эти переменные могут быть полностью связаны или не связаны друг с другом. Крайне важно установить взаимосвязь между двумя переменными, чтобы сохранить точность при определении благоприятных результатов. Это известно как корреляция, статистическая мера, обозначающая связь между двумя переменными.

Корреляция объясняет линейную связь между двумя переменными и демонстрирует движение одной переменной при изменении другой переменной.

Если есть две переменные X и Y и есть изменение X, корреляция будет измерять изменение Y из-за изменения X. Она вычисляет, покажет ли Y положительное изменение или отрицательное изменение с изменением X. .

Подобно ковариации, существует три типа корреляции: положительная, отрицательная и нулевая. При положительной корреляции, когда одна переменная на графике увеличивается, другая переменная также увеличивается. При отрицательной корреляции, если одна переменная растет, другая переменная падает. При положительной и отрицательной корреляции переменные увеличиваются и уменьшаются пропорционально или линейно. Если корреляция равна нулю, то переменные не связаны между собой и линейный график отсутствует.

Корреляция измеряется с помощью коэффициента Пирсона. Значение коэффициента корреляции колеблется от -1 до 1.

В чем разница между ковариацией и корреляцией?

Термины ковариация и корреляция часто используются взаимозаменяемо. Однако это не одно и то же. Людям трудно понять разницу между ними. Давайте подробно разберемся с ковариацией и корреляцией.

1. Что он измеряет

Ковариация и корреляция очень похожи и сбивают с толку. Оба являются измерением переменных. Однако замечательная разница между ними заключается в том, что ковариация измеряет изменение между переменными. Он говорит, как две переменные связаны друг с другом и движутся ли они в одном или противоположных направлениях. Ковариация не определяет, как изменяются переменные. Он просто подтверждает, связаны ли переменные друг с другом или нет.

С другой стороны, степень или степень изменения переменных определяется с помощью корреляции. Это функция ковариации.

2. Ценности

Значение корреляции колеблется от -1 до 1. С другой стороны, значение ковариации может быть любым числом. Его значение находится между отрицательной силой и положительной силой бесконечности. Корреляция имеет стандартизированные значения, тогда как важность ковариации не определена. Мы можем получить значение корреляции, если знаем коэффициент ковариации.

3. Изменение масштаба

Это означает изменение выхода, когда переменные умножаются на постоянное значение. Сдвиг масштаба не влияет на значение корреляции. Даже если переменные умножить на константу, корреляция останется прежней. Однако это не относится к ковариации. На это влияет изменение масштаба. Если переменные умножить на константу, ковариация соответственно изменится.

Каково использование ковариации и корреляции в машинном обучении?

В машинном обучении есть различные переменные: целевые, независимые, умеренные, смешанные и управляющие переменные. Эти переменные выполняют разные функции и играют жизненно важную роль в алгоритмах и методах машинного обучения. Основная задача переменных — добавлять недостающие значения в алгоритмы. Поскольку данные не всегда доступны в структурированном виде, могут отсутствовать элементы. Алгоритмы не могут работать с неполной информацией. Поэтому инженеры-программисты или разработчики используют переменные в машинном обучении, чтобы заполнить недостающие значения.

Каковы карьерные возможности в области машинного обучения?

Одним из важнейших компонентов технологий машинного обучения и искусственного интеллекта является зависимость переменных или взаимосвязь между двумя случайными величинами. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта предоставляют результаты, определяя отношения между двумя переменными. Поэтому, если вы хотите построить карьеру в области машинного обучения, вы должны знать концепции ковариации и корреляции.

Чтобы узнать больше о машинном обучении и искусственном интеллекте, вы можете записаться на программу магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта от upGrad.

Это онлайн-курс для инженеров, ИТ-специалистов и специалистов по данным, который помогает им освоить машинное обучение и ноу-хау в области искусственного интеллекта. Программа также предоставляет учащимся статус выпускников Ливерпульского университета Джона Мура и Международного института информационных технологий в Бангалоре.

Курс позволяет вам общаться с отраслевыми экспертами из Flipkart и Zee5. Вы также получаете возможность выполнить множество отраслевых проектов, чтобы получить соответствующие навыки, такие как глубокое обучение, прогнозная аналитика и статистика.

Вот две лучшие карьерные возможности в области машинного обучения и искусственного интеллекта:

1. Специалист по данным

В 2012 году Harvard Business Review заявил, что Data Scientist — самая сексуальная профессия 21 века, поскольку потребность в специалистах по обработке и анализу данных резко росла. Даже сегодня во многих секторах ощущается нехватка специалистов по данным. Если вы находите данные интригующими, вас ждет идеальная высокооплачиваемая работа. Средняя зарплата специалистов по данным в Индии составляет почти семь лакхов в год. Специалисты по обработке данных с многолетним опытом работы могут зарабатывать до 17 лакхов в год.

2. Архитектор ИИ

Еще одна профессия, вызывающая ажиотаж в отрасли, — архитектор ИИ. Подобно тому, как архитектор предоставляет решения своим клиентам, AI Architects также предлагают решения AI своим клиентам. Они понимают требования своего клиента и предлагают правильные технологии. Средняя зарплата архитектора ИИ составляет шесть лакхов в год.

Изучите онлайн-курс по науке о данных от лучших университетов мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Переменные играют решающую роль в анализе данных и принятии решений в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Корреляция и ковариация помогают определить, существует ли связь между двумя переменными. Затем компании могут прогнозировать желаемые результаты и принимать соответствующие решения. Это одна из самых сложных, но важных концепций машинного обучения. Чтобы получить экспертные знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете пройти программу upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту.