Prérequis pour l'apprentissage automatique : ce n'est pas ce que vous pensez que c'est

Actuellement, l'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus recherchées. Si vous êtes novice dans ce domaine, vous devez connaître les prérequis pour le Machine Learning. Avant de commencer, il est important que vous compreniez différents concepts et différents types d'apprentissage automatique qui vont vous aider dans ce domaine.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle et est l'étude scientifique des algorithmes et des modèles statistiques utilisés par les systèmes informatiques. Ils l'utilisent davantage pour effectuer une tâche spécifique à l'aide de modèles et d'inférences de données.

L'objectif principal est de permettre aux ordinateurs d'apprendre automatiquement, sans intervention ou assistance humaine. Il devrait également être capable de s'ajuster et de s'adapter aux actions en conséquence.

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Applications de l'apprentissage automatique

Nous nous dirigeons vers l'automatisation et l'intelligence artificielle pour être plus efficaces. Par conséquent, il y a beaucoup de possibilités en termes d'apprentissage automatique et de ses applications.

En voici quelques-uns :

1. Reconnaissance d'images

L'une des utilisations les plus courantes de l'apprentissage automatique est lorsqu'il implique la détection de visage dans une image. Il existe une catégorie distincte pour chaque individu dans une base de données. Vous pouvez également utiliser Machine Learning pour la reconnaissance de caractères pour l'écriture manuscrite ou les lettres imprimées.

2. Diagnostic médical

Il peut être utilisé dans des techniques et des outils qui vont aider au diagnostic de maladies. Avec l'aide de l'analyse des paramètres cliniques, la prédiction de la progression de la maladie est faite. De là, vous pouvez avoir un avis médical en termes de planification thérapeutique du patient, ainsi que de suivi.

3. Secteur financier

L'apprentissage automatique est le moteur de la popularité des services fournis par le secteur financier. Il aide les banques et autres institutions à prendre des décisions plus intelligentes. Avec l'aide de Machine Learning, vous pouvez prédire une fermeture de compte à l'avance.

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Prérequis pour l'apprentissage automatique

Puisque nous avons maintenant une meilleure compréhension, nous pouvons parler des prérequis du Machine Learning :

1. Statistiques, calcul, algèbre linéaire et probabilité

A) Les statistiques contiennent des outils qui sont utilisés pour obtenir un résultat à partir des données.

• Transformant les données brutes en informations précieuses, des statistiques descriptives sont utilisées.
• Les statistiques inférentielles sont utilisées pour obtenir des informations à partir d'un échantillon de données sans utiliser l'ensemble de données complet.

En ce qui concerne les conditions préalables pour apprendre l'apprentissage automatique, cela figure en haut de la liste, car cela implique des mathématiques de base. Cela pose les bases fondamentales de la manière dont les informations peuvent être extraites des données disponibles.

B) En parlant de mathématiques, le calcul est également une condition préalable à l'apprentissage automatique, et il joue un rôle essentiel dans l'algorithme. Comme des ensembles de données avec de multiples fonctionnalités sont utilisés pour construire des modèles d'apprentissage. Le calcul multivariable joue un rôle essentiel dans la construction d'un modèle d'apprentissage automatique.

C) L'algèbre linéaire traite des matrices, des vecteurs et des transformations linéaires. Il est utilisé dans l'apprentissage automatique pour effectuer des opérations et transformer des ensembles de données.

D) Comme la probabilité est utilisée pour prédire l'occurrence d'un événement, elle vous aide à raisonner la situation - quant à la raison pour laquelle un certain événement s'est produit. La probabilité est un fondement des prérequis de l'apprentissage automatique.

2. Connaissances en programmation

Être capable d'écrire du code est l'une des choses les plus importantes en matière d'apprentissage automatique. Vous devez connaître des langages tels que Python et R pour implémenter le processus.

Fonctions de base telles que :

• Définir et appeler des fonctions
• Listes, ensembles et dictionnaires (évaluation, itération et création)
• boucles for avec plusieurs itérateurs variables
• expressions conditionnelles si/sinon
• Formatage de chaîne
• Instruction de passage - pour la syntaxe

Vous devriez faire un cours en Python, pour être précis. Cela facilitera non seulement votre processus d'apprentissage de ce sujet, mais vous permettra également de mieux comprendre la modélisation des données.

3. Modélisation des données

Il s'agit d'un processus d'estimation de la structure de l'ensemble de données, et il est fait pour trouver des variations ou des modèles à l'intérieur. Le Machine Learning s'appuie également sur la modélisation prédictive. Par conséquent, vous devez connaître diverses propriétés des données dont vous disposez, afin de pouvoir prédire.

L'apprentissage d'algorithmes itératifs peut entraîner des erreurs dans l'ensemble et le modèle - une compréhension plus approfondie du fonctionnement de la modélisation des données est une nécessité.

Conclusion

Nous nous sommes concentrés sur les prérequis de l'apprentissage automatique dans cet article, ainsi que sur ses applications. Vous devez avoir une certaine compréhension des mathématiques - statistiques, probabilités, algèbre linéaire et calcul, langage de programmation et modélisation de données.

L'apprentissage automatique est une carrière lucrative, mais elle nécessite une certaine pratique et expérience. Ce n'est pas une quête qui peut être faite du jour au lendemain. Mais si vous jetez un coup d'œil aux salaires de l'apprentissage automatique, vous constaterez que l'effort en vaut la peine.

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