Voraussetzung für maschinelles Lernen: Es ist nicht das, was Sie denken

Maschinelles Lernen ist derzeit eine der gefragtesten Technologien. Wenn Sie ein Anfänger in diesem Fachgebiet sind, müssen Sie die Voraussetzungen für maschinelles Lernen kennen. Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, dass Sie verschiedene Konzepte und verschiedene Arten des maschinellen Lernens verstehen, die Ihnen in diesem Bereich helfen werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz und ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen, die von Computersystemen verwendet werden. Sie verwenden es weiter, um eine bestimmte Aufgabe mit Hilfe von Mustern und Rückschlüssen auf Daten auszuführen.

Das Hauptziel besteht darin, Computern das automatische Lernen ohne menschliches Eingreifen oder Unterstützung zu ermöglichen. Es sollte auch in der Lage sein, sich entsprechend anzupassen und an Aktionen anzupassen.

Lernen Sie künstliche Intelligenz-Kurse von den besten Universitäten der Welt. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Wir bewegen uns in Richtung Automatisierung und künstlicher Intelligenz, um effizienter zu sein. Daher gibt es viel Spielraum in Bezug auf maschinelles Lernen und seine Anwendungen.

Hier sind einige davon:

1. Bilderkennung

Eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die Gesichtserkennung in einem Bild. In einer Datenbank gibt es für jede Person eine separate Kategorie. Sie können Machine Learning auch zur Zeichenerkennung für handschriftliche oder gedruckte Briefe verwenden.

2. Medizinische Diagnose

Es kann in Techniken und Werkzeugen verwendet werden, die bei der Diagnose von Krankheiten helfen werden. Mit Hilfe der Analyse klinischer Parameter wird eine Vorhersage des Krankheitsverlaufs getroffen. Von hier aus können Sie eine ärztliche Meinung hinsichtlich der Therapieplanung des Patienten samt Überwachung einholen.

3. Finanzsektor

Maschinelles Lernen ist die treibende Kraft für die Popularität von Dienstleistungen, die der Finanzsektor anbietet. Es hilft Banken und anderen Institutionen, klügere Entscheidungen zu treffen. Mit Hilfe von Machine Learning können Sie eine Kontoschließung vorhersagen.

Klicken Sie hier, um mehr über die Anwendungen für maschinelles Lernen zu erfahren.

Voraussetzung für maschinelles Lernen

Da wir jetzt ein besseres Verständnis haben, können wir über Voraussetzungen für maschinelles Lernen sprechen:

1. Statistik, Analysis, lineare Algebra und Wahrscheinlichkeit

A) Statistiken enthalten Werkzeuge, die verwendet werden, um ein Ergebnis aus Daten zu erhalten.

• Um Rohdaten in wertvolle Informationen umzuwandeln, werden deskriptive Statistiken verwendet.
• Inferenzstatistiken werden verwendet, um Informationen aus einer Stichprobe von Daten zu erhalten, ohne den vollständigen Datensatz zu verwenden.

Wenn es um die Voraussetzungen für das Erlernen des maschinellen Lernens geht, steht dies ganz oben auf der Liste, da es einige grundlegende Mathematik beinhaltet. Dies legt die Kerngrundlage dafür fest, wie Informationen aus vorhandenen Daten extrahiert werden können.

B) Apropos Mathematik: Calculus ist auch eine Voraussetzung für maschinelles Lernen und spielt eine integrale Rolle im Algorithmus. Da Datensätze mit mehreren Merkmalen verwendet werden, um Lernmodelle zu erstellen. Multivariablenkalkül spielt eine entscheidende Rolle beim Aufbau eines Modells für maschinelles Lernen.

C) Lineare Algebra befasst sich mit Matrizen, Vektoren und linearen Transformationen. Es wird beim maschinellen Lernen verwendet, um Operationen auszuführen und Datensätze zu transformieren.

D) Da die Wahrscheinlichkeit für die Vorhersage des Eintretens eines Ereignisses verwendet wird, hilft es Ihnen, die Situation zu begründen – warum ein bestimmtes Ereignis stattgefunden hat. Wahrscheinlichkeit ist eine Grundlage für die Voraussetzungen für maschinelles Lernen.

2. Programmierkenntnisse

Code schreiben zu können, ist eines der wichtigsten Dinge, wenn es um maschinelles Lernen geht. Sie müssen Sprachen wie Python und R beherrschen, um den Prozess zu implementieren.

Grundfunktionen wie:

• Funktionen definieren und aufrufen
• Listen, Sets und Wörterbücher (Bewerten, Iterieren und Erstellen)
• for-Schleifen mit mehreren variablen Iteratoren
• if/else bedingte Ausdrücke
• Zeichenfolgenformatierung
• Pass-Anweisung – für Syntax

Sie sollten einen Kurs in Python machen, um genau zu sein. Dies erleichtert nicht nur das Erlernen dieses Themas, sondern vermittelt auch ein besseres Verständnis der Datenmodellierung.

3. Datenmodellierung

Es ist ein Prozess, die Struktur des Datensatzes zu schätzen, und es wird getan, um Variationen oder Muster darin zu finden. Machine Learning basiert ebenfalls auf Predictive Modeling. Daher müssen Sie verschiedene Eigenschaften der Ihnen vorliegenden Daten kennen, um Vorhersagen treffen zu können.

Das Erlernen iterativer Algorithmen kann zu Fehlern in der Menge und im Modell führen – ein tieferes Verständnis der Funktionsweise der Datenmodellierung ist eine Notwendigkeit.

Fazit

Wir haben uns in diesem Artikel auf die Voraussetzungen des maschinellen Lernens und seine Anwendungen konzentriert. Sie müssen ein gewisses Verständnis für Mathematik haben – Statistik, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Analysis, Programmiersprache und Datenmodellierung.

Maschinelles Lernen ist ein lukrativer Berufseinstieg, erfordert jedoch ein gewisses Maß an Übung und Erfahrung. Es ist keine Suche, die über Nacht erledigt werden kann. Aber wenn Sie sich die Gehälter für maschinelles Lernen ansehen, dann werden Sie feststellen, dass sich der Aufwand lohnt.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, besuchen Sie den Master of Science in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz , der für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben sowie den IIIT-B-Alumni-Status bietet , 5+ praktische, praktische Abschlussprojekte und Arbeitsunterstützung bei Top-Unternehmen.