Makine Öğreniminin Arkasındaki Matematik: Bilmeniz Gerekenler?

Makine öğrenimi, mevcut verileri doğru bir şekilde işleyerek uygulamalar oluşturmaya odaklanan bir AI bölümüdür. Makine öğreniminin birincil amacı, bilgisayarların insan müdahalesi olmadan hesaplamaları işlemesine yardımcı olmaktır. Bu, bir makinenin denetimli veya denetimsiz öğrenme yöntemleri aracılığıyla insan zekasını taklit etmeyi öğrenmesine izin vererek mümkün olur.

Makine Öğrenimi, bir makine öğrenimi modelinin insan zekasına göre doğaçlama yapmak için algoritmalar oluşturabileceği veya besleyebileceği istatistik, olasılık, doğrusal cebir, hesap vb. içeren birçok alanın birleşimidir. Uygulama ne kadar karmaşıksa, algoritması o kadar karmaşık olacaktır.

Dijital asistanlardan akıllı cihazlardan, çevrimiçi etkinliklerinize göre en sevdiğiniz ürünleri öneren web sitelerine ve uçuş programınızı size bildiren cep telefonlarına kadar, makine öğrenimi tabanlı ürünler ve araçlar her yerdedir. Akıllı cihazlara ve cihazlara olan bağımlılığımız arttıkça, makine öğrenimi uygulamasına olan ihtiyaç da artacaktır.

Bu amaçla, bu makalede, makine öğrenmesi algoritmalarının yazılması ve uygulanması için gerekli olan matematiksel kavramları keşfedeceğiz.

Makine Öğrenmesinde Matematiğin Önemi Nedir?

Makine öğrenimi uygulamaları, işletmelerde eyleme geçirilebilir karar vermeye katkıda bulunan mevcut verilerden toplanan analitik ve içgörüler sağlar. Makine öğrenimi, algoritmaları incelemek ve uygulamakla ilgili olduğundan, matematik becerilerinizi desteklemek önemlidir. Karmaşık veri parametreleri ve özellikleri söz konusu olduğunda belirsizliği ortadan kaldırmaya ve veri değerlerini doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olur. Ayrıca Bias-Varyance takasını daha iyi anlamamıza yardımcı olur.

Makine öğreniminde uzmanlaşmak, doğrusal cebir, vektör hesabı, analitik geometri, matris ayrıştırmaları, olasılık ve istatistik gibi matematiksel kavramlar hakkında bilgi gerektirir . Bunların güçlü bir şekilde kavranması, sezgisel makine öğrenimi uygulamaları oluşturmaya yardımcı olur.

Lineer Cebir

Lineer Cebir, vektörler ve matrislerle ilgilenir ve çoğunlukla hesaplama etrafında döner. Makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinde ayrılmaz bir rol oynar. Skyler Speakman'a göre 21. yüzyılın matematiğidir.

Lineer Cebir, genellikle ML mühendisleri ve veri bilimcileri veya araştırmacıları tarafından Lineer algoritmalar, Lojistik regresyonlar, Karar ağaçları ve Destek Vektör Makineleri oluşturmak için kullanılır.

matematik

Matematik, makine öğrenimi algoritmalarını yönlendirir. Kavramlarının bilgisi olmadan, belirli bir veri setini kullanarak sonuçları tahmin etmek mümkün olmazdı. Matematik, niceliklerin değişme hızını analiz etmeye yardımcı olur ve makine öğrenimi algoritmalarının optimum performansıyla ilgilenir. Entegrasyonlar, diferansiyeller, limitler ve türevler, derin Sinir Ağlarının eğitilmesine yardımcı olan birkaç kalkülüs kavramıdır.

olasılık

Makine öğrenimindeki olasılık, sonuç kümesini tahmin ederken, istatistikler olumlu sonucu sonuca götürür. Olay yazı tura atmak kadar basit olabilir. Olasılık iki kategoriye ayrılabilir: Koşullu Olasılık ve Ortak Olasılık. Ortak olasılık, olaylar birbirinden bağımsız olduğunda meydana gelirken, koşullu olasılık, bir olay diğerinin yerini aldığında ortaya çıkar.

İstatistik

İstatistikler, algoritmanın nicel ve nitel yönlerine odaklanır. Hedefleri belirlememize ve toplanan verileri özlü bir şekilde sunarak kesin gözlemlere dönüştürmemize yardımcı olur. Makine öğrenimindeki istatistikler, Tanımlayıcı istatistiklere ve Çıkarımsal istatistiklere odaklanır.

Tanımlayıcı istatistikler, bir modelin üzerinde çalıştığı küçük veri kümesini açıklamak ve özetlemekle ilgilidir. Burada kullanılan yöntemler ortalama, medyan, mod, standart sapma ve varyasyondur. Nihai sonuçlar resimli temsiller olarak sunulmuştur.

Çıkarımsal istatistikler, büyük bir veri kümesiyle çalışırken belirli bir örnekten içgörülerin çıkarılmasıyla ilgilenir. Çıkarımsal istatistikler, makinelerin sağlanan bilgilerin kapsamı dışındaki verileri analiz etmesine olanak tanır. Hipotez testleri, örnekleme dağılımları, varyans analizi, Çıkarımsal İstatistik'in bazı yönleridir.

Bunların dışında, kodlama becerisi, Makine öğrenimi için çok önemli bir ön koşuldur. Python ve Java gibi dillerdeki uzmanlık, veri modellemenin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Dize biçimlendirme, işlevleri tanımlama, birden çok değişken yineleyicili döngüler, if or else koşullu ifadeleri temel işlevlerinden bazılarıdır.

Veri modellemeye gelince, veri kümelerinin yapısını tahmin ettiğimiz ve olası varyasyonları ve kalıpları tespit ettiğimiz süreçtir. Doğru tahminlerde bulunabilmek için, toplu verinin çeşitli özelliklerinin farkında olunmalıdır.

Makine Öğrenimini Nasıl Öğrenebilirsiniz?

Makine öğrenimi, girmek için kazançlı bir alan olsa da, bol bol pratik ve sabır gerektirir. Günümüzde hemen hemen her sektördeki uygulamaları göz önüne alındığında, makine öğrenimi mühendislerine yoğun talep var.

Makine öğrenimi geçmişine sahip giriş seviyesi bir mühendisin ortalama maaşı yılda 686 bin Rs'dir . Ve deneyim ve becerilerin artmasıyla, daha yüksek maaş kazanma potansiyeli katlanarak artar.

Makine öğreniminde bilgi tabanını geliştirmek isteyen biri için çeşitli kurslar mevcuttur. Konuya hakim olmanız en az 6 ay ila 2 yıl sürer.

En az Lisans Derecesi ve bir yıllık iş deneyimi, daha iyisi Matematik veya İstatistik alanında bir derece ile , bu alanda başarı şansınızı artırmak için upGrad'da aşağıdaki kurslardan herhangi birini takip edebilirsiniz .

1. IIT Bangalore'dan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede Gelişmiş Sertifika Programı (6 ay)
2. IIT Bangalore'dan Makine Öğrenimi ve NLP'de İleri Düzey Sertifika Programı (6 ay)
3. IIT Bangalore'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programı (12 ay)
4. IIT Madras'tan Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifika (12 ay)
5. LJMU ve IIT Bangalore'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası (18 ay)

Tüm bu kurslar, makine öğrenimi ve çeşitli yardımcı alanları hakkında derinlemesine bir anlayış kazanmanıza yardımcı olacak en az 240+ saatlik öğrenme ve en az 5 vaka çalışması sunar. Kodlamanın omurgasını oluşturan Python, MySQL, Tensor, NLTK, statsmodels, excel gibi temel konuları ele alabilirsiniz. İşte size en uygun olanı seçebilmeniz için Makine öğrenimindeki çeşitli upGrad kurslarına ayrıntılı bir bakış.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi yapay zeka kursuna katılın .

Makine Öğrenimi Uygulamaları

Makine öğrenimi, hem profesyonel hem de kişisel alanda günlük hayatımızda çok önemli bir rol oynar. Analitik ve sezgisel kapasiteleri, günlük görevlerimizi gerçekleştirme şeklimizi büyük ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Bir kuruluş için para ve zaman tasarrufu sağlama konusunda becerikli olduğunu kanıtlamıştır.

Makine öğrenimi, hemen hemen her sektörde uygulamaları olan geniş bir alan olsa da, en belirgin birkaç örneği burada bulabilirsiniz:

1. Görüntü tanıma, yüz tanımaya yardımcı olduğu için en yaygın kullanılan uygulamalardan biridir, böylece her birey için ayrı bir veritabanı oluşturulur. El yazısı stillerini tanımlamak için de kullanılabilir.
2. Sağlık sektöründe makine öğrenimi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının yeteneklerini geliştirmiştir. Daha hızlı tıbbi teşhiste kullanılabilir. Birçok durumda, AI hastalıkların erken teşhisine yardımcı oldu, böylece doktorların hayat kurtarma potansiyeline sahip tedaviler ve önleyici tedbirler önermesine izin verdi.
3. Makine öğrenimi, yatırımların, birleşmelerin ve satın almaların söz konusu olduğu finans sektöründe önemli uygulamalara sahiptir. Bankaların ve diğer ekonomik kurumların akıllı seçimler yapmasına yardımcı olur.
4. Makine öğrenimi işlemleri kolaylaştırdığı ve çözümleri daha hızlı ve verimli bir şekilde sunduğu için, etkinliği muhtemelen müşteri hizmetleri ve hizmet endüstrisinde en belirgindir.
5. Makine öğrenimi, aksi takdirde sahada bir insan tarafından gerçekleştirilmesi gereken görevleri otomatikleştirir. Örneğin, sanal asistanları düşünecek olursak, şifreyi değiştirmek veya akşam banka bakiyenizi kontrol etmek kadar basit bir iş olabilir. Makine öğrenimi ile artık insan kaynaklarını karmaşık karar verme veya başarmak için insan dokunuşu gerektiren daha acil görevlere tahsis etmek mümkün.

Makine Öğreniminin Gelecekteki Kapsamı

Makine öğrenimi on yıllardır var olmasına rağmen, uygulaması bugün en belirgin olanıdır. Endüstri henüz gelişmedi ve doğaçlama yaptı, bu da makine öğreniminin geleceğinin parlak olduğunu ima ediyor. Çoğu büyük ölçekli şirket, makine öğreniminin avantajlarından yararlanıyor ve büyümeyi desteklemek için hizmetlerini ve ürünlerini ölçeklendiriyor.

Doğal olarak, makine öğrenimi mühendislerine yoğun talep var ve makine öğrenimi, kendisini girmek için kazançlı bir kariyer olarak sunuyor. İşletmelerin ihtiyaç duydukları üstünlüğü sağlar. AI, şimdiye kadar tahmini 2,3 milyon iş fırsatı yarattı. 2022'nin sonunda küresel ML endüstrisinin %42.2'lik bir CAGR'de büyüyerek 9 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin edilmektedir .

Makine öğreniminde öne çıkan birkaç trend:

1. Gittikçe daha fazla algoritma denetimsiz uygulamalara doğru öğreniyor. İşletmeler, makine öğrenimini dönüştürme potansiyeline sahip bu denetimsiz algoritmalara dayalı Kuantum Bilişime yatırım yapıyor. Bunlar, anlamlı içgörülerin analiz edilmesine ve çizilmesine katkıda bulunur, böylece işletmelerin klasik makine öğrenimi teknikleri kullanılarak mümkün olmayan daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.
2. İş operasyonlarını yürütmek için yapay zeka destekli robotlar kullanılıyor. Bununla birlikte, bu teknolojiler henüz başlangıç ​​aşamasındadır ve işletmeler bir AI ve ML dayanağı oluşturmaya yatırım yaptıkça, robotlar yakında üretkenliği katlanarak artırmaya yardımcı olacaktır. Örnek olarak vermek gerekirse, ticari operasyonları ve mal teslimi gibi basit görevleri gerçekleştirmek için kullanıldıkları tüketici pazarında güçlü iş araçları olarak poz veren dronlarımız var.
3. Makine öğrenimi algoritmaları, gelişmiş kişiselleştirmeyi destekler. Bu algoritmalar, potansiyel müşterilerin çevrimiçi davranışlarını inceler ve bilgileri şirketlere geri gönderir. Şirketler sırayla onlara ürün ve hizmet önerileri gönderir. Bu makine öğrenimi teknikleri, müşterilerin beğenilerini ve beğenmediklerini belirlemeye yardımcı olur. Makine öğrenimi yoluyla şirketler, müşterilerine istediklerini ve istedikleri zaman verir, bu da müşteriyi elde tutmayı artırır ve kuruluşa daha fazla iş çeker. Gelişmiş kişiselleştirme, makine öğreniminin geleceğidir.
4. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları sayesinde mobil ve web uygulamaları artık her zamankinden daha akıllı. İyileştirilmiş bilişsel hizmetler, geliştiricilerin görsel tanıma, konuşma, ses, ses vb. temelinde her müşteri için ayrı veritabanları oluşturmasına olanak tanır.

Bu da bizi makalenin sonuna getiriyor. Umarız bu bilgiyi faydalı bulmuşsunuzdur!