Математика для специализации машинного обучения

Возможно ли машинное обучение без математики? Точно нет. Машинное обучение полностью связано с математикой. Это приложение искусственного интеллекта, которое использует необработанные данные, обрабатывает их и далее строит модель или заключение.

Как представить, как предмет будет выглядеть в трех измерениях, просто взглянув на картинку. Все дело в понимании и рассуждениях.

Как возможно машинное обучение? Ну, это потому, что много данных передается и генерируется каждую секунду дня. Даже прямо сейчас, когда вы читаете это, некоторая информация разрабатывается. Эти данные в дальнейшем используются для анализа, и в конце делаются выводы. Это весело, и можно связать это с нашей повседневной жизнью, желая знать, почему что-то работает и как. В современном мире очень мало людей, на которых не повлиял искусственный интеллект. Потому что мы сталкиваемся с этим так или иначе, будь то здравоохранение, блокировка экрана, пометка фотографий, онлайн-покупки и т. д.

Каждое понятие, изучаемое в этой области, так или иначе связано с математикой, прямо или косвенно.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Математика для машинного обучения

Чтобы понятьматематику для машинного обучения , вы должны Excel в следующих темах:

1) Статистика

2) Многомерное исчисление

3) Линейная алгебра

4) Вероятность

Это четыре столпа. Давайте подробно разберем каждый из них, так как все они одинаково важны для построения алгоритма и решения реальных задач.

Машинное обучение — это работа с данными. Для каждой модификации данных существует один мост, который помогает нам достичь наших целей с помощью вычислений, и это математика.

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

1) Статистика-

Эта тема нам более знакома, чем другие, которые мы рассмотрим, потому что мы изучаем ее еще со школы, и это наиболее критически важный компонент математики для машинного обучения .Это приложение теории вероятностей, которое используется для получения выводов из собранных данных. Он играет с необработанными данными, чтобы получить из них выводы.

• Первый шаг – это сбор данных. Можно через 2 источника-

• Первоисточник и
• Вторичный источник.

Это основа для наших дальнейших шагов.

• Собранные данные необработаны и нуждаются в некоторой обработке, чтобы сделать их значимыми и ценными. Данные обрабатываются, из них извлекается информация.
• Обработанные данные должны быть представлены в удобном для чтения и понимания виде.
• Наконец, на основе собранных данных делаются выводы, потому что одних цифр недостаточно!

В машинном обучении используются два типа статистики:

1. А) Описательная статистика-

Описательная статистика — это мера, которая суммирует обработанные данные для простоты визуализации и может быть представлена ​​осмысленным и понятным образом.

1. B) Логическая статистика-

Он позволяет делать выводы на основе данных, взятых у населения, а также давать рассуждения.

Востребованные навыки машинного обучения

2) Вероятность-

Чтобы начать с нуля, вероятность — это шанс или вероятность возникновения определенного события. В машинном обучении он используется для прогнозирования возможности возникновения определенного события. Вероятность события рассчитывается как -.

P (событие) = благоприятные исходы / общее количество возможных исходов

Некоторые основные концепции вероятности:

• Совместная вероятность-

Это мера, показывающая, насколько велика вероятность того, что два разных события произойдут одновременно.

Обозначается P(A ∩ B )-

• Условная возможность-

Условная вероятность означает вероятность того, что некоторое событие произойдет при условии, что другое событие уже произошло.

Обозначается P(A|B)

• Теорема Байеса-

Он дает результаты о вероятности события на основе новой информации. Он обновляет набор старых шансов новыми (после добавления дополнительной информации), чтобы получить новый набор возможностей.

Теорема Байеса помогает нам понять матрицу путаницы. В машиностроении она также известна как матрица ошибок. Это метод, используемый для извлечения результатов работы модели классификации. Проводится сравнение между фактическим и прогнозируемым классами. Он имеет четыре исхода-

Истинный положительный результат (TP):

прогнозируемые значения = прогнозируемые фактические положительные значения

Ложноположительный результат (FP):

Отрицательные значения прогнозируются как положительные

Ложноотрицательный (FN):

Положительные значения прогнозируются как отрицательные

Истинный отрицательный (TN):

Прогнозируемые значения = прогнозируемые фактические отрицательные значения

Специалисты по машинному обучению используют эту концепцию для записи входных данных и прогнозирования возможных результатов.

Популярные блоги об искусственном интеллекте и машинном обучении и бесплатные курсы

3) Многомерное исчисление-

Многомерное исчисление также известно как многомерное исчисление. Это неотъемлемая область математики в алгоритмах машинного обучения, и без понимания этого вы не сможете двигаться дальше. Это ветвь, которая говорит нам, как изучать и оптимизировать наши модели или алгоритмы. Без понимания этой концепции трудно предсказать результаты собранных данных.

Многомерное исчисление делится на два типа:

• Дифференциальное исчисление-

Дифференциальное исчисление разбивает данные на мелкие части, чтобы понять, как они работают по отдельности.

• Инференциальное исчисление-

Инференциальное исчисление склеивает осколки, чтобы определить их количество.

Некоторые другие типы: функция векторных значений, частные производные, гессиан, направленный градиент, лапласиан, лагражианское распределение.

Многомерное исчисление в основном используется для улучшения процесса машинного обучения.

4) Линейная алгебра-

Линейная алгебра является основой машинного обучения. Это делает возможным запуск алгоритмов на значительных наборах данных. Это также помогает нам понять работу алгоритмов, которые мы используем в нашей повседневной жизни, и помогает нам сделать лучший выбор.

Есть немало задач, которые невозможно решить без использования линейной алгебры. Которые-

• Разработка моделей машинного обучения.
• Работа со сложными структурами данных.

Специалисты по машинному обучению используют линейную алгебру для построения своих алгоритмов. Линейная алгебра широко известна как математика 21 века, поскольку многие считают, что в будущем она изменит все отрасли. Это платформа, на которой все алгоритмы сходятся воедино и приводят к результату.

Некоторые алгоритмы машинного обучения являются фундаментальными и должны применяться к любой проблеме с данными. Они следующие-

1) Логистическая регрессия

2) Линейная регрессия

3) SVM (Машина опорных векторов)

4) Наивный Байес

5) Дерево решений

6) KNN (K- Ближайший сосед)

7) К- значит

8) Алгоритмы уменьшения размерности

9) Алгоритмы повышения градиента

10) Случайный лес

Нам нужен план построения модели, потому что прямая реализация приведет к большому количеству ошибок. Нам нужен язык программирования высокого уровня, такой как Python, для проверки наших стратегий и получения лучших результатов, чем метод проб и ошибок, который требует очень много времени. Python — один из лучших языков, используемых для программирования и разработки программного обеспечения.

Важность машинного обучения-

Давайте подумаем об одном дне без использования искусственного интеллекта. Сложно, да? Предоставленные приложения стали неотъемлемой частью нашей жизни из-за их способности быстро решать наши проблемы и отвечать на утомительные вопросы эффективно, эффективно и быстро. Это удобно и работает как спаситель, когда у человека мало времени. Это также экономит время, деньги и обеспечивает безопасность. Задачи выполняются быстро и эффективно, без особых физических движений.

Наша жизнь не может быть проще. Совершение платежей находится всего в нескольких шагах от вас. Конфиденциальность защищена блокировкой лица и блокировкой отпечатков пальцев. Особенности, с которыми мы играем день и ночь, — все благодаря дару искусственного обучения. На любой вопрос в мире может ответить Siri или помощник Google. Это помогает нам покупать лучшее для себя. Например, при покупке телефона можно сравнить одно устройство лучше другого и лежащий в его основе алгоритм. Его приложения бесконечны, например, использование на картах Google, где он использует данные о местоположении со смартфонов, в приложениях для верховой езды, таких как ola, uber, в которых мы устанавливаем цену нашей поездки и минимизируем время ожидания, на коммерческих рейсах, чтобы использовать авто -pilot, в спам-фильтрах всякий раз, когда мы получаем электронное письмо с неизвестного адреса, давая умные ответы в Gmail, он автоматически предлагает ответы нам и, что наиболее важно, в банке, чтобы предотвратить мошенничество и проверять депозиты на мобильных устройствах.

Они широко используются в отделе здравоохранения для машинного обучения; не только это, но нам нужна математика прямо от восхода до заката, потому что мы совершаем несколько транзакций в течение дня. Наше изучение математики начинается, когда мы учимся в 11-м и 12-м классах, когда мы начинаем понимать, что жизнь так несправедлива. В этот период жизни вы можете задаться вопросом, где я собираюсь использовать эту математику. Что ж, мы используем его здесь, и все теоретические знания переходят в практику. Лучший способ увлечься этой областью — взять алгоритм машинного обучения и понять, почему и как он работает.

Не все полезное приходит к вам быстро. Вы должны приложить усилия для ее достижения. Хотя математика для машинного обучения может быть сложной, как только вы преуспеете в ней, вы сможете не только использовать ее в работе, но и применять в повседневной жизни, чтобы понять, как работают определенные вещи.

Многие люди до сих пор не осознают, насколько важно изучать математику для машинного обучения, поскольку мы видели некоторые указания на то, почему и где нам нужна математика не только в этой области, но и в нашей повседневной жизни.

В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.

Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра машинного обучения