คณิตศาสตร์สำหรับความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงทำได้โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์หรือไม่ ไม่ได้อย่างแน่นอน. แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ทั้งหมด เป็นแอปพลิเคชันของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ข้อมูลดิบ ประมวลผล และสร้างแบบจำลองหรือข้อสรุปเพิ่มเติม

เมื่อจินตนาการว่าสิ่งของจะมีลักษณะเป็นสามมิติเพียงแค่ดูที่รูปภาพ มันเป็นเรื่องของความเข้าใจและเหตุผล

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นไปได้อย่างไร นั่นเป็นเพราะข้อมูลจำนวนมากถูกส่งและสร้างขึ้นทุก ๆ วินาทีของวัน แม้กระทั่งตอนนี้ เมื่อคุณกำลังอ่านข้อความนี้ ข้อมูลบางอย่างกำลังได้รับการพัฒนา ข้อมูลนี้ใช้สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม และสรุปผลในตอนท้าย มันสนุกและเราสามารถเชื่อมโยงมันในชีวิตประจำวันของเราโดยอยากรู้ว่าทำไมบางอย่างถึงได้ผลและอย่างไร มีน้อยมากที่ไม่ได้รับผลกระทบจากปัญญาประดิษฐ์ในโลกปัจจุบัน เพราะเราพบเจอไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ไม่ว่าจะเป็น การดูแลสุขภาพ การล็อกหน้าจอ การแท็กรูปภาพ การซื้อของออนไลน์ เป็นต้น

แต่ละแนวคิดที่เรียนรู้ในสาขานี้มีความเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ไม่ว่าทางตรงหรือทางอ้อม

ลงทะเบียนเรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ

คณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เพื่อให้เข้าใจคณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณต้องใช้ Excel ในหัวข้อต่อไปนี้-

1) สถิติ

2) แคลคูลัสหลายตัวแปร

3) พีชคณิตเชิงเส้น

4) ความน่าจะเป็น

นี่คือสี่เสาหลัก มาทำความเข้าใจแต่ละข้อโดยละเอียด เนื่องจากสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการสร้างอัลกอริทึมและแก้ปัญหาในชีวิตจริง

การเรียนรู้ของเครื่องนั้นเกี่ยวกับการทำงานกับข้อมูล สำหรับการแก้ไขข้อมูลทุกครั้ง จะมีสะพานเชื่อมหนึ่งสะพานที่ช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายผ่านการคำนวณ นั่นคือคณิตศาสตร์

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

1) สถิติ -

หัวข้อนี้คุ้นเคยกับเรามากกว่าหัวข้ออื่นๆ ซึ่งเราจะพูดถึงเพราะเราเรียนรู้เรื่องนี้มาตั้งแต่มัธยมปลาย และเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของ คณิตศาสตร์สำหรับแมชชีนเลิร์น นิงเป็นการประยุกต์ใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็นและใช้สำหรับการสรุปผลจากข้อมูลที่รวบรวมไว้ มันกำลังเล่นกับข้อมูลดิบเพื่อรับสิ่งที่ค้นพบจากมัน

• ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูล เป็นไปได้ผ่าน 2 แหล่ง -

• แหล่งที่มาหลักและ
• แหล่งทุติยภูมิ.

นี่คือรากฐานสำหรับขั้นตอนต่อไปของเรา

• ข้อมูลที่รวบรวมเป็นข้อมูลดิบและต้องมีการประมวลผลเพื่อให้มีความหมายและมีคุณค่า ข้อมูลถูกประมวลผลและดึงข้อมูลออกมา
• ข้อมูลที่ประมวลผลควรแสดงในลักษณะที่อ่านและเข้าใจได้ง่าย
• สุดท้ายนี้ขอสรุปจากข้อมูลที่รวบรวมมาเพราะตัวเลขอย่างเดียวไม่พอ!

สถิติที่ใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่ 2 ประเภทคือ

1. A) สถิติเชิงพรรณนา-

สถิติเชิงพรรณนาเป็นตัววัดที่สรุปข้อมูลที่ประมวลผลแล้วเพื่อให้เห็นภาพได้ง่าย และสามารถนำเสนอในลักษณะที่มีความหมายและเข้าใจได้

1. B) สถิติอนุมาน-

ช่วยให้คุณสามารถสรุปตามข้อมูลที่นำมาจากประชากรและให้เหตุผลได้

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ

2) ความน่าจะเป็น-

ในการเริ่มต้นใหม่ ความน่าจะเป็นคือโอกาสหรือความเป็นไปได้ที่เหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้น ในแมชชีนเลิร์นนิง จะใช้ในการทำนายความเป็นไปได้ของเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้น ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์คำนวณเป็น -

P(เหตุการณ์) = ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ / จำนวนผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

แนวคิดพื้นฐานของความน่าจะเป็นคือ-

• ความน่าจะเป็นร่วมกัน-

เป็นตัววัดที่แสดงให้เห็นว่ามีโอกาสมากน้อยเพียงใดที่เหตุการณ์ต่าง ๆ สองเหตุการณ์จะเกิดขึ้นพร้อม ๆ กัน

มันแสดงโดย P(A∩B )-

• ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข-

ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข หมายถึง โอกาสที่เหตุการณ์บางอย่างจะเกิดขึ้นเนื่องจากเหตุการณ์อื่นได้เกิดขึ้นแล้ว

มันแสดงโดย P(A|B)

• ทฤษฎีบทเบส์-

ให้ผลลัพธ์เกี่ยวกับความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ตามข้อมูลใหม่ มันต่ออายุชุดของโอกาสเก่าด้วยชุดใหม่ (หลังจากเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติม) เพื่อให้ได้ชุดของความเป็นไปได้ใหม่

ทฤษฎีบทเบย์ช่วยให้เราเข้าใจเมทริกซ์ความสับสน เป็นที่รู้จักกันว่าเมทริกซ์ข้อผิดพลาดในด้านเครื่องจักร เป็นวิธีที่ใช้ในการแยกผลลัพธ์ของประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภท มีการเปรียบเทียบระหว่างคลาสจริงและคลาสที่คาดการณ์ไว้ มันมีสี่ผลลัพธ์ -

บวกจริง (TP):

ค่าที่คาดการณ์ = ค่าบวกที่คาดการณ์จริง

ผลบวกลวง (FP):

ค่าลบที่คาดการณ์เป็นค่าบวก

False-negative (FN):

ค่าบวกคาดการณ์เป็นค่าลบ

ลบจริง (TN):

ค่าที่คาดการณ์ไว้ = ค่าลบที่คาดการณ์จริง

ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงใช้แนวคิดนี้เพื่อจดบันทึกอินพุตและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้

บล็อก AI และ ML ยอดนิยม & หลักสูตรฟรี

3) แคลคูลัสหลายตัวแปร-

แคลคูลัสหลายตัวแปรเรียกอีกอย่างว่าแคลคูลัสหลายตัวแปร มันเป็นสาขาคณิตศาสตร์ที่แท้จริงในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และหากคุณไม่เข้าใจสิ่งนี้ คุณจะไม่สามารถคิดไปไกลกว่านี้ได้ เป็นสาขาที่บอกเราถึงวิธีการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลหรืออัลกอริทึมของเรา หากไม่เข้าใจแนวคิดนี้ ก็เป็นการยากที่จะคาดเดาผลลัพธ์จากข้อมูลที่รวบรวมได้

แคลคูลัสหลายตัวแปรแบ่งออกเป็นสองประเภทคือ -

• แคลคูลัสเชิงอนุพันธ์-

แคลคูลัสเชิงอนุพันธ์จะแบ่งข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ เพื่อทราบวิธีการทำงานทีละรายการ

• แคลคูลัสอนุมาน-

แคลคูลัสเชิงอนุมานจะติดกาวชิ้นส่วนที่แตกเพื่อดูว่ามีเท่าไหร่

ประเภทอื่น ๆ ได้แก่ ฟังก์ชันค่าเวกเตอร์, อนุพันธ์บางส่วน, เฮสเซียน, การไล่ระดับสีทิศทาง, ลาปลาเซียน, การกระจายแบบลากราเจียน

แคลคูลัสหลายตัวแปรส่วนใหญ่จะใช้ในการปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง

4) พีชคณิตเชิงเส้น-

พีชคณิตเชิงเส้นเป็นแกนหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง มันทำให้การเรียกใช้อัลกอริทึมเป็นไปได้ในชุดข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ยังทำให้เราเข้าใจการทำงานของอัลกอริทึมที่เราใช้ในชีวิตประจำวันและช่วยให้เราตัดสินใจเลือกได้ดีขึ้น

มีงานค่อนข้างน้อยที่ไม่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้พีชคณิตเชิงเส้น ซึ่งได้แก่-

• การพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
• การทำงานของโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน

ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่องใช้พีชคณิตเชิงเส้นเพื่อสร้างอัลกอริทึม พีชคณิตเชิงเส้นเป็นที่รู้จักกันอย่างกว้างขวางว่าเป็นคณิตศาสตร์แห่งศตวรรษที่ 21 เนื่องจากหลายคนเชื่อว่ามันจะเปลี่ยนทุกอุตสาหกรรมในอนาคต เป็นแพลตฟอร์มที่อัลกอริธึมทั้งหมดมารวมกันและนำไปสู่ผลลัพธ์

อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงบางอย่างเป็นพื้นฐานและควรนำไปใช้กับปัญหาข้อมูลใดๆ มีดังนี้-

1) การถดถอยโลจิสติก

2) การถดถอยเชิงเส้น

3) SVM (สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์)

4) ไร้เดียงสา เบยส์

5) ต้นไม้การตัดสินใจ

6) KNN (K- เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด)

7) K- หมายถึง

8) อัลกอริทึมการลดขนาด

9) อัลกอริทึมการส่งเสริมการไล่ระดับสี

10) ป่าสุ่ม

เราต้องการแผนสำหรับการสร้างแบบจำลองเนื่องจากการนำไปใช้โดยตรงจะทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากมาย เราต้องการภาษาโปรแกรมระดับสูง เช่น Python เพื่อทดสอบกลยุทธ์ของเราและได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการใช้วิธีลองผิดลองถูกซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานมาก Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโปรแกรมและพัฒนาซอฟต์แวร์

ความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง-

ลองนึกถึงวันหนึ่งโดยไม่ต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ ยากใช่มั้ย? แอปพลิเคชันที่มีให้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตของเราเนื่องจากความสามารถในการแก้ปัญหาของเราอย่างรวดเร็วและตอบคำถามที่น่าเบื่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และรวดเร็ว มันสะดวกและทำงานเป็นผู้ช่วยให้รอดเมื่อมีคนไม่ตรงเวลา นอกจากนี้ยังช่วยประหยัดเวลา เงิน และให้ความปลอดภัย งานเสร็จอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเคลื่อนไหวร่างกายมากนัก

ชีวิตของเราไม่สามารถง่ายขึ้น การชำระเงินเป็นเพียงไม่กี่ปลายนิ้ว ความเป็นส่วนตัวได้รับการปกป้องผ่านการล็อคใบหน้าและล็อคลายนิ้วมือ คุณสมบัติที่เราเล่นทุกวันเป็นเพราะพรสวรรค์ของการเรียนรู้ประดิษฐ์ ทุกคำถามในโลกนี้ Siri หรือ Google Assistant สามารถตอบได้ มันช่วยให้เราซื้อสิ่งที่ดีที่สุดให้กับตัวเอง ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ซื้อโทรศัพท์ เราสามารถเปรียบเทียบอุปกรณ์หนึ่งดีกว่าอีกเครื่องหนึ่งและอัลกอริทึมที่อยู่เบื้องหลัง การใช้งานของมันไม่มีวันสิ้นสุด เช่น ใช้ใน google map ซึ่งใช้ข้อมูลตำแหน่งจากสมาร์ทโฟน, ในแอพการขี่เช่น ola, uber ที่เรากำหนดราคาของการเดินทางของเราและลดเวลารอ, ในเที่ยวบินเชิงพาณิชย์ให้ใช้รถยนต์ -pilot ในตัวกรองสแปมเมื่อใดก็ตามที่เราได้รับอีเมลจากที่อยู่ที่ไม่รู้จักในขณะที่ตอบกลับอย่างชาญฉลาดใน gmail- มันจะแนะนำการตอบกลับให้เราโดยอัตโนมัติและที่สำคัญที่สุดในธนาคารเพื่อป้องกันการฉ้อโกงและเช็คเงินฝากบนมือถือ

พวกเขาใช้กันอย่างแพร่หลายในแผนกการดูแลสุขภาพในการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่เพียงแค่นี้ แต่เราต้องการคณิตศาสตร์ตั้งแต่พระอาทิตย์ขึ้นจนถึงพระอาทิตย์ตก เพราะเราทำธุรกรรมหลายอย่างในหนึ่งวัน เส้นทางการเรียนรู้คณิตศาสตร์ของเราเริ่มต้นเมื่อเราอยู่ในเกรด 11 และ 12 และเมื่อเราเริ่มตระหนักว่าชีวิตไม่ยุติธรรม ในช่วงเวลานั้นของชีวิต คุณอาจสงสัยว่าฉันจะใช้คณิตศาสตร์นี้ที่ไหน เราใช้มันที่นี่ และความรู้ทางทฤษฎีทั้งหมดมาสู่การปฏิบัติจริง วิธีที่ดีที่สุดที่จะทำให้คุณหลงใหลในสาขานี้คือการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและทำความเข้าใจว่าทำไมมันถึงทำงานอย่างไร

ไม่ใช่ทุกสิ่งที่เป็นประโยชน์จะมาถึงคุณอย่างรวดเร็ว คุณต้องใช้ความพยายามเพื่อให้บรรลุ แม้ว่า คณิตศาสตร์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง อาจซับซ้อน แต่เมื่อคุณเชี่ยวชาญแล้ว คุณไม่เพียงแต่จะใช้มันในการทำงานเท่านั้น แต่ยังนำไปใช้ในชีวิตประจำวันของคุณเพื่อทำความเข้าใจการทำงานของบางสิ่งได้อีกด้วย

หลายคนยังคงไม่ทราบว่าการเรียนรู้ คณิตศาสตร์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง มีความสำคัญเพียงใด เนื่องจากเราได้เห็นตัวชี้ว่าทำไมและที่ใดที่เราต้องใช้คณิตศาสตร์ ไม่เพียงแต่ในสาขานี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงในชีวิตประจำวันของเราด้วย

ที่ upGrad ใบรับรองขั้นสูงของเราในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งนำเสนอโดยความร่วมมือกับ IIIT-B เป็นหลักสูตร 8 เดือนที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณได้แนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร ในหลักสูตรนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้แนวคิดที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ คลาวด์ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ

ตรวจสอบหน้าหลักสูตรและสมัครเรียนเร็ว ๆ นี้!

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทด้านการเรียนรู้ของเครื่อง