Makine Öğrenimi Uzmanlığı için Matematik

Matematik olmadan makine öğrenimi mümkün mü? Kesinlikle hayır. Makine öğrenimi tamamen matematikle ilgilidir. Ham verileri kullanan, işleyen ve ayrıca bir model veya sonuç oluşturan bir yapay zeka uygulamasıdır.

Sadece bir resme bakarak bir öğenin üç boyutlu olarak nasıl görüneceğini hayal etmek gibi. Her şey anlamak ve akıl yürütmekle ilgili.

Makine öğrenimi nasıl mümkün olabilir? Bunun nedeni, günün her saniyesinde çok fazla verinin iletilmesi ve üretilmesidir. Şu anda bile, siz bunu okurken bazı bilgiler geliştiriliyor. Bu veriler ayrıca analiz için kullanılır ve sonunda sonuçlar çıkarılır. Eğlencelidir ve bir şeyin neden ve nasıl çalıştığını bilmek isteyerek bunu günlük hayatımızda ilişkilendirebiliriz. Günümüz dünyasında yapay zekadan etkilenmeyen çok az kişi var. Çünkü sağlıkta, ekran kilidinde, fotoğraf etiketlemede, Çevrimiçi Alışverişte vb. bir şekilde bununla karşılaşıyoruz.

Bu alanda öğrenilen her kavram, şu ya da bu şekilde, doğrudan ya da dolaylı olarak matematikle ilişkilidir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna kaydolun. Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Makine Öğrenimi İçin Matematik

Makine öğrenimi için matematiği anlamak için aşağıdaki konularda Excel'e sahip olmanız gerekir:

1) İstatistikler

2) Çok Değişkenli Analiz

3) Doğrusal cebir

4) Olasılık

Bunlar dört sütundur. Bunların her birini ayrıntılı olarak anlayalım, çünkü bunların tümü bir algoritma oluşturmak ve gerçek hayattaki sorunları çözmek için eşit derecede önemlidir.

Makine Öğrenimi tamamen verilerle çalışmakla ilgilidir. Veriler üzerinde yapılan her değişiklik için, hesaplama yoluyla hedeflerimize ulaşmamıza yardımcı olan bir köprü vardır, o da matematiktir.

DevOps'ta upGrad'ın Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın

1) İstatistik-

Bu konu bize diğerlerinden daha tanıdık geliyor, çünkü bunu liseden beri öğreniyoruz ve makine öğrenimi için matematiğin en kritik bileşeni .Olasılık teorisinin uygulamasıdır ve toplanan verilerden sonuçlar çıkarmak için kullanılır. Bulguları elde etmek için ham verilerle oynuyor.

• İlk adım, verilerin toplanmasıdır. 2 kaynaktan mümkündür-

• Birincil kaynak ve
• İkincil kaynak.

Bu, sonraki adımlarımızın temelidir.

• Toplanan veriler hamdır ve anlamlı ve değerli hale getirmek için biraz işlenmesi gerekir. Veriler işlenir ve bilgiler ondan çıkarılır.
• İşlenen veriler, okunması ve anlaşılması kolay bir şekilde sunulmalıdır.
• Son olarak, toplanan verilerden sonuçlar çıkarılır çünkü sadece rakamlar yeterli değildir!

Makine öğreniminde kullanılan iki tür istatistik vardır.

1. A) Tanımlayıcı istatistikler-

Tanımlayıcı istatistikler, işlenen verileri görselleştirme kolaylığı açısından özetleyen, anlamlı ve anlaşılır bir şekilde sunulabilen bir ölçüdür.

1. B) Çıkarımsal istatistikler-

Popülasyondan alınan verilere dayanarak sonuçlar çıkarmanıza ve ayrıca akıl yürütmenize olanak tanır.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

2) Olasılık-

Sıfırdan başlamak gerekirse, olasılık, belirli bir olayın meydana gelme şansı veya olasılığıdır. Makine öğreniminde, belirli bir olayın olma olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Bir olayın olasılığı - olarak hesaplanır.

P(olay)= olumlu sonuçlar/ olası sonuçların toplam sayısı

Olasılıkla ilgili bazı temel kavramlar-

• Bileşik olasılık-

İki farklı olayın aynı anda olma ihtimalinin ne kadar olduğunu gösteren bir ölçüdür.

P(A∩B )- ile gösterilir

• Şartlı olasılık-

Koşullu olasılık, başka bir olayın halihazırda gerçekleşmiş olması koşuluyla, bir olayın meydana gelme şansı anlamına gelir.

P(A|B) ile gösterilir

• Bayes teoremi-

Yeni bilgilere dayalı olarak bir olayın olasılığı hakkında sonuçlar verir. Yeni bir dizi olasılık türetmek için (ek bilgi ekledikten sonra) yenisiyle bir dizi eski şansı yeniler.

Bayes teoremi, Karışıklık Matrisini anlamamıza yardımcı olur. Makine alanında hata matrisi olarak da bilinir. Bir sınıflandırma modelinin performansının sonuçlarını çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Gerçek ve tahmin edilen sınıflar arasında bir karşılaştırma yapılır. Dört sonucu var-

Gerçek Pozitif (TP):

öngörülen değerler = öngörülen gerçek pozitif

Yanlış pozitif (FP):

Pozitif olarak tahmin edilen negatif değerler

Yanlış negatif (FN):

Negatif olarak tahmin edilen pozitif değerler

Gerçek negatif (TN):

Öngörülen değerler = öngörülen gerçek negatif

Makine öğrenimi uzmanları, girdileri not almak ve olası sonuçları tahmin etmek için bu kavramı kullanır.

Popüler AI ve ML Blogları ve Ücretsiz Kurslar

3) Çok Değişkenli Analiz-

Çok değişkenli analiz aynı zamanda çok değişkenli analiz olarak da bilinir. Bu, makine öğrenimi algoritmalarında matematiğin içsel bir alanıdır ve bunu anlamadan daha ileri gitmeyi düşünemezsiniz. Modellerimizi veya algoritmalarımızı nasıl öğreneceğimizi ve optimize edeceğimizi söyleyen daldır. Bu kavramı anlamadan, toplanan verilerden sonuçları tahmin etmek zordur.

Çok Değişkenli Analiz iki türe ayrılır:

• Diferansiyel hesap-

Diferansiyel hesap, bireysel olarak nasıl çalıştığını bilmek için verileri küçük parçalara böler.

• çıkarımsal hesap-

Çıkarımsal hesap, ne kadar olduğunu bulmak için kırık parçaları yapıştırır.

Diğer bazı türler Vektör Değerleri Fonksiyonu, Kısmi Türevler, Hessian, Yönlü Gradyan, Laplacian, Lagragian dağılımıdır.

Çok Değişkenli Analiz, esas olarak makine öğrenme sürecini geliştirmede kullanılır.

4) Doğrusal cebir-

Doğrusal cebir, makine öğreniminin bel kemiğidir. Algoritmaların önemli veri kümelerinde çalıştırılmasını mümkün kılar. Ayrıca günlük hayatımızda kullandığımız algoritmaların işleyişini anlamamızı sağlar ve daha iyi bir seçim yapmamıza yardımcı olur.

Doğrusal cebir kullanılmadan yapılamayan pek çok görev vardır. Hangileri-

• Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi.
• Karmaşık veri yapılarının işleyişi.

Makine öğrenimi uzmanları, algoritmalarını oluşturmak için doğrusal cebiri kullanır. Lineer cebir, 21. yüzyılın matematiği olarak bilinir, çoğu kişi onun gelecekte her sektörü dönüştüreceğine inanır. Tüm algoritmaların bir araya gelerek sonuca götürdüğü bir platformdur.

Bazı makine öğrenimi algoritmaları temeldir ve herhangi bir veri sorununa uygulanmalıdır. Onlar aşağıdaki gibidir-

1) Lojistik regresyon

2) Lineer regresyon

3) SVM (Destek Vektör Makinesi)

4) Saf Bayes

5) Karar Ağacı

6) KNN (K- En Yakın Komşu)

7) K- anlamına gelir

8) Boyut Azaltma Algoritmaları

9) Gradyan Yükseltme Algoritmaları

10) Rastgele Orman

Bir model oluşturmak için bir plana ihtiyacımız var çünkü doğrudan uygulama birçok hataya yol açacaktır. Stratejilerimizi test etmek ve çok zaman alan deneme yanılma yöntemini kullanmaktan daha iyi sonuçlar almak için Python gibi üst düzey bir programlama diline ihtiyacımız var. Python, programlama ve yazılım geliştirme için kullanılan en iyi dillerden biridir.

Makine öğreniminin önemi-

Yapay zekanın kullanılmadığı bir gün düşünelim. Zor, değil mi? Sağlanan uygulamalar, sorunlarımıza hızlı çözümler sunabilmeleri ve can sıkıcı soruları etkin, verimli ve hızlı bir şekilde yanıtlayabilmeleri nedeniyle hayatımızın bir parçası haline geldi. Bir kişinin vakti kısıtlı olduğunda kullanışlıdır ve kurtarıcı görevi görür. Ayrıca zamandan, paradan tasarruf sağlar ve güvenlik sağlar. Görevler çok fazla fiziksel hareket olmadan hızlı ve verimli bir şekilde yapılır.

Hayatımız kolaylaşamaz. Ödeme yapmak sadece birkaç parmak uzağınızda. Gizlilik, yüz kilidi ve parmak izi kilidi ile korunur. Gündüzden geceye oynadığımız özelliklerin hepsi yapay öğrenme armağanı sayesindedir. Dünyadaki her soru, Siri veya Google asistan tarafından yanıtlanabilir. Kendimiz için en iyisini satın almamıza yardımcı olur. Örneğin, bir telefon satın alırken, bir cihazı diğerinden daha iyi ve arkasındaki algoritmayı karşılaştırabilirsiniz. Akıllı telefonlardan konum bilgisinin kullanıldığı google maps, yolculuk ücretini sabitleyip bekleme süresini minimuma indirdiğimiz ola, uber gibi binicilik uygulamalarında, ticari uçuşlarda otomatik kullanmak gibi uygulamaları bitmek bilmiyor. -pilot, istenmeyen e-posta filtrelerinde bilinmeyen bir adresten e-posta aldığımızda gmail'de akıllı yanıtlar verirken- otomatik olarak bize ve en önemlisi bankada mobilde dolandırıcılığı ve çek mevduatını önlemek için yanıtlar önerir.

Makine öğreniminde sağlık departmanında yaygın olarak kullanılırlar; Sadece bu da değil, gün doğumundan gün batımına kadar matematiğe ihtiyacımız var çünkü gün içinde birçok işlem yapıyoruz. Matematik öğrenme yolculuğumuz 11. ve 12. sınıftayken ve hayatın ne kadar adaletsiz olduğunu fark etmeye başladığımızda başlıyor. Hayatın o döneminde, bu matematiği nerede kullanacağımı merak edebilirsiniz. Eh, burada kullanıyoruz ve tüm teorik bilgiler pratik hale geliyor. Kendinizi bu alanda büyülemenin en iyi yolu, bir makine öğrenimi algoritması alıp neden ve nasıl çalıştığını anlamaktır.

Yararlı olan her şey size hemen gelmez. Bunu başarmak için çaba göstermelisin. Makine öğrenimi için matematik karmaşık olabilse de , bir kez bunda uzmanlaştıktan sonra, onu yalnızca iş için kullanmakla kalmaz, aynı zamanda belirli şeylerin işleyişini anlamak için günlük yaşamınızda da uygulayabilirsiniz.

Sadece bu alanda değil, günlük hayatımızda da matematiğe neden ve nerede ihtiyaç duyduğumuza dair bazı işaretler gördüğümüz için birçok insan makine öğrenimi için matematik öğrenmenin ne kadar önemli olduğunun hala farkında değil .

upGrad'da, IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede İleri Düzey Sertifikamız, size derin öğrenmenin ve makine öğreniminin nasıl çalıştığına dair gerçek dünyadan bir fikir vermek için endüstri uzmanları tarafından verilen 8 aylık bir kurstur . Bu kursta makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, bulut, sinir ağları ve daha fazlası hakkında önemli kavramları öğrenme şansı bulacaksınız.

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Makine Öğreniminde Yüksek Lisans Başvurusu