Математика машинного обучения: что вам нужно знать?

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который фокусируется на создании приложений путем точной обработки имеющихся данных. Основная цель машинного обучения — помочь компьютерам обрабатывать вычисления без вмешательства человека. Это стало возможным благодаря тому, что машина научилась имитировать человеческий интеллект с помощью контролируемых или неконтролируемых методов обучения.

Машинное обучение — это комбинация многих областей, включая статистику, вероятность, линейную алгебру, исчисление и т. д., на основе которых модель машинного обучения может создавать или вводить алгоритмы для импровизации в соответствии с человеческим интеллектом. Чем сложнее приложение, тем сложнее будет его алгоритм.

От цифровых помощников и интеллектуальных устройств до веб-сайтов, рекомендующих ваши любимые продукты на основе ваших действий в Интернете, и мобильных телефонов, уведомляющих вас о расписании рейсов, продукты и инструменты на основе машинного обучения окружают нас повсюду. По мере того, как наша зависимость от интеллектуальных устройств и бытовой техники возрастает, возрастает и потребность во внедрении машинного обучения.

С этой целью в этой статье мы рассмотрим математические концепции, необходимые для написания алгоритмов машинного обучения и их реализации.

Каково значение математики в машинном обучении?

Приложения машинного обучения предоставляют аналитику и идеи, полученные из доступных данных, которые способствуют принятию действенных решений в бизнесе. Поскольку машинное обучение связано с изучением и реализацией алгоритмов, важно укреплять свои математические навыки. Это помогает устранить неопределенность и точно предсказать значения данных, когда речь идет о сложных параметрах данных и функциях. Это также помогает нам лучше понять компромисс смещения и дисперсии.

Освоение машинного обучения требует знания таких математических понятий, как линейная алгебра, векторное исчисление, аналитическая геометрия, разложение матриц, вероятность и статистика. Понимание этого помогает в создании интуитивно понятных приложений машинного обучения.

Линейная алгебра

Линейная алгебра связана с векторами и матрицами и в основном вращается вокруг вычислений. Он играет неотъемлемую роль в машинном обучении и методах глубокого обучения. По словам Скайлера Спикмана , это математика 21 века.

Линейная алгебра обычно используется инженерами машинного обучения и учеными или исследователями данных для построения линейных алгоритмов, логистических регрессий, деревьев решений и машин опорных векторов.

Исчисление

Исчисление управляет алгоритмами машинного обучения. Без знания его концепций было бы невозможно предсказать результаты, используя заданный набор данных. Исчисление помогает анализировать скорость изменения величин и обеспечивает оптимальную производительность алгоритмов машинного обучения. Интеграции, дифференциалы, пределы и производные — это несколько концепций исчисления, которые помогают обучать глубокие нейронные сети.

Вероятность

Вероятность в машинном обучении предсказывает набор результатов, тогда как статистика приводит благоприятный результат к его заключению. Событие может быть таким же простым, как бросание монеты. Вероятность можно разделить на две категории: условная вероятность и совместная вероятность. Совместная вероятность возникает, когда события независимы друг от друга, тогда как условная вероятность возникает, когда одно событие замещает другое.

Статистика

Статистика фокусируется на количественных и качественных аспектах алгоритма. Это помогает нам определять цели и преобразовывать собранные данные в точные наблюдения, представляя их в краткой форме. Статистика в машинном обучении фокусируется на описательной статистике и логической статистике.

Описательная статистика связана с описанием и обобщением небольшого набора данных, над которым работает модель. Здесь используются следующие методы: среднее, медиана, мода, стандартное отклонение и вариация. Конечные результаты представлены в виде графических изображений.

Логическая статистика занимается извлечением информации из заданной выборки при работе с большим набором данных. Логическая статистика позволяет машинам анализировать данные, выходящие за рамки предоставленной информации. Проверка гипотез, выборочные распределения, дисперсионный анализ - вот некоторые аспекты логической статистики.

Помимо этого, мастерство кодирования является важной предпосылкой для машинного обучения. Знание таких языков, как Python и Java, помогает лучше понять моделирование данных. Форматирование строк, определение функций, циклы с несколькими итераторами переменных, if или else условные выражения являются одними из его основных функций.

Что касается моделирования данных, то это процесс, с помощью которого мы оцениваем структуру наборов данных и обнаруживаем возможные варианты и закономерности. Чтобы иметь возможность делать точные прогнозы, необходимо знать различные свойства коллективных данных.

Как научиться машинному обучению?

Хотя машинное обучение — прибыльная сфера деятельности, оно требует много практики и терпения. Учитывая его применение практически во всех отраслях сегодня, инженеры по машинному обучению пользуются большим спросом.

Средняя зарплата инженера начального уровня с опытом работы в области машинного обучения составляет 686 тысяч рупий в год. А с опытом и повышением квалификации потенциал для получения более высокой зарплаты увеличивается в геометрической прогрессии.

Есть несколько курсов, доступных для тех, кто хочет расширить свои знания в области машинного обучения. Чтобы освоить предмет, вам потребуется от 6 месяцев до 2 лет.

Имея как минимум степень бакалавра и один год опыта работы, а еще лучше степень по математике или статистике, вы можете пройти любой из следующих курсов на upGrad , чтобы увеличить свои шансы на успех в этой области.

1. Расширенная сертификационная программа по машинному обучению и глубокому обучению от IIT Bangalore (6 месяцев)
2. Расширенная сертификационная программа по машинному обучению и НЛП от IIT Bangalore (6 месяцев)
3. Программа Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIT Bangalore (12 месяцев)
4. Продвинутая сертификация по машинному обучению и облачным технологиям от IIT Madras (12 месяцев)
5. Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта LJMU и IIT Bangalore (18 месяцев)

Все эти курсы предлагают как минимум 240+ часов обучения и как минимум 5 тематических исследований, которые помогут вам получить более глубокое понимание машинного обучения и его различных вспомогательных областей. Вы можете охватить такие важные темы, как Python, MySQL, Tensor, NLTK, статистические модели, Excel и т. д., которые составляют основу кодирования. Вот подробный обзор различных курсов upGrad по машинному обучению , чтобы вы могли выбрать наиболее подходящий для вас.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по искусственному интеллекту в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Приложения машинного обучения

Машинное обучение играет решающую роль в нашей повседневной жизни, как в профессиональной, так и в личной сфере. Его аналитические и интуитивные возможности могут радикально повлиять на то, как мы выполняем наши повседневные задачи. Это оказалось находчивым в экономии денег и времени для организации.

Хотя машинное обучение — это широкая область применения практически во всех отраслях, вот несколько наиболее ярких примеров:

1. Распознавание изображений — одно из наиболее часто используемых приложений, поскольку оно помогает распознавать лица, создавая тем самым отдельную базу данных для каждого человека. Его также можно использовать для определения стилей почерка.
2. Машинное обучение в секторе здравоохранения расширило возможности поставщиков медицинских услуг. Его можно использовать для более быстрой медицинской диагностики. Во многих случаях ИИ помогает в ранней диагностике заболеваний, что позволяет врачам предлагать методы лечения и профилактические меры, которые могут спасти жизнь.
3. Машинное обучение широко применяется в финансовом секторе, где речь идет об инвестициях, слияниях и поглощениях. Он помогает банкам и другим экономическим учреждениям делать разумный выбор.
4. Его эффективность, возможно, наиболее очевидна в сфере обслуживания клиентов и услуг, поскольку машинное обучение оптимизирует операции и предоставляет решения быстрее и эффективнее.
5. Машинное обучение автоматизирует задачи, которые в противном случае пришлось бы выполнять человеку в полевых условиях. Например, если бы мы рассмотрели виртуальных помощников, это могла бы быть такая же простая задача, как смена пароля или вечерняя проверка вашего банковского баланса. Благодаря машинному обучению теперь можно направлять человеческие ресурсы на более насущные задачи, для выполнения которых требуется принятие сложных решений или участие человека.

Будущая область машинного обучения

Несмотря на то, что машинное обучение существует уже несколько десятилетий, его применение наиболее очевидно сегодня. Отрасли еще предстоит процветать и импровизировать, а это означает, что у машинного обучения светлое будущее. Большинство крупных компаний уже пожинают плоды машинного обучения и масштабируют свои услуги и продукты для стимулирования роста.

Естественно, инженеры машинного обучения пользуются большим спросом, и машинное обучение представляет собой прибыльную карьеру. Для бизнеса это преимущество, в котором они нуждаются. На сегодняшний день искусственный интеллект создал примерно 2,3 миллиона рабочих мест. Прогнозируется, что к концу 2022 года мировая индустрия машинного обучения вырастет в среднем на 42,2% и достигнет 9 миллиардов долларов США .

Вот несколько основных тенденций в машинном обучении:

1. Все больше и больше алгоритмов учатся неконтролируемой реализации. Предприятия инвестируют в квантовые вычисления на основе этих неконтролируемых алгоритмов, которые могут преобразовать машинное обучение. Они способствуют анализу и получению значимых сведений, помогая компаниям достигать лучших результатов, которые были бы невозможны при использовании классических методов машинного обучения.
2. Роботы с искусственным интеллектом внедряются для выполнения бизнес-операций. Тем не менее, эти технологии находятся в зачаточном состоянии, и по мере того, как компании вкладывают средства в создание плацдарма для искусственного интеллекта и машинного обучения, роботы вскоре помогут увеличить производительность в геометрической прогрессии. В качестве примера можно привести дроны, которые представляют собой мощные бизнес-инструменты на потребительском рынке, где они используются для выполнения коммерческих операций и простых задач, таких как доставка товаров.
3. Алгоритмы машинного обучения поддерживают расширенную персонализацию. Эти алгоритмы исследуют онлайн-поведение потенциальных клиентов и отправляют информацию компаниям. Компании, в свою очередь, присылают им рекомендации по продуктам и услугам. Эти методы машинного обучения помогают определить симпатии и антипатии клиентов. Благодаря машинному обучению компании дают своим клиентам то, что они хотят, и когда они этого хотят, что увеличивает удержание клиентов и привлекает больше бизнеса в организацию. Улучшенная персонализация — это будущее машинного обучения.
4. Благодаря усовершенствованным алгоритмам машинного обучения мобильные и веб-приложения стали умнее, чем когда-либо. Усовершенствованные когнитивные сервисы позволяют разработчикам создавать отдельные базы данных для каждого клиента на основе визуального распознавания, их речи, звука, голоса и так далее.

Это подводит нас к концу статьи. Мы надеемся, что эта информация была вам полезна!