Prerequisito per l'apprendimento automatico: non è quello che pensi che sia

Attualmente, il Machine Learning è una delle tecnologie più ricercate. Se sei un principiante in questa materia, devi conoscere i prerequisiti per l'apprendimento automatico. Prima di iniziare, è importante comprendere diversi concetti e diversi tipi di apprendimento automatico che ti aiuteranno in questo campo.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale ed è lo studio scientifico di algoritmi e modelli statistici utilizzati dai sistemi informatici. Lo usano ulteriormente per eseguire un compito specifico con l'aiuto di schemi e inferenza di dati.

L'obiettivo principale è consentire ai computer di apprendere automaticamente, senza alcun intervento o assistenza umana. Dovrebbe anche essere in grado di adeguarsi e adattarsi alle azioni di conseguenza.

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Applicazioni dell'apprendimento automatico

Ci stiamo muovendo verso l'automazione e l'intelligenza artificiale per essere più efficienti. Pertanto, c'è molto spazio in termini di Machine Learning e le sue applicazioni.

Eccone alcuni:

1. Riconoscimento dell'immagine

Uno degli usi più comuni di Machine Learning è quando implica il rilevamento dei volti in un'immagine. C'è una categoria separata per ogni individuo in un database. Puoi anche utilizzare Machine Learning per il riconoscimento dei caratteri per la scrittura a mano o per le lettere stampate.

2. Diagnosi medica

Può essere utilizzato in tecniche e strumenti che aiuteranno nella diagnosi delle malattie. Con l'aiuto dell'analisi dei parametri clinici, viene effettuata la previsione della progressione della malattia. Da qui, puoi avere un parere medico in termini di pianificazione della terapia del paziente, insieme al monitoraggio.

3. Settore finanziario

L'apprendimento automatico è la forza trainante della popolarità dei servizi forniti dal settore finanziario. Aiuta le banche e altre istituzioni a prendere decisioni più intelligenti. Con l'aiuto di Machine Learning, puoi prevedere in anticipo la chiusura di un account.

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Prerequisito per l'apprendimento automatico

Dato che ora abbiamo una migliore comprensione, possiamo parlare dei prerequisiti di Machine Learning:

1. Statistica, Calcolo, Algebra Lineare e Probabilità

A) Le statistiche contengono strumenti utilizzati per ottenere un risultato dai dati.

• Trasformando i dati grezzi in informazioni preziose, vengono utilizzate statistiche descrittive.
• Le statistiche inferenziali vengono utilizzate per ottenere informazioni da un campione di dati senza utilizzare il set di dati completo.

Quando si tratta di prerequisiti per l'apprendimento dell'apprendimento automatico, questo è in cima alla lista, in quanto coinvolge alcuni elementi matematici di base. Questo pone le basi fondamentali di come le informazioni possono essere estratte dai dati a portata di mano.

B) Parlando di matematica, anche il calcolo è un prerequisito del Machine Learning e svolge un ruolo fondamentale nell'algoritmo. Poiché i set di dati con più funzionalità vengono utilizzati per creare modelli di apprendimento. Il calcolo multivariabile svolge un ruolo fondamentale nella costruzione di un modello di apprendimento automatico.

C) L'algebra lineare si occupa di matrici, vettori e trasformazioni lineari. Viene utilizzato nell'apprendimento automatico per eseguire operazioni e trasformare i set di dati.

D) Poiché la probabilità viene utilizzata per prevedere il verificarsi di un evento, ti aiuta a ragionare sulla situazione, sul motivo per cui si è verificato un determinato evento. La probabilità è un fondamento nei prerequisiti dell'apprendimento automatico.

2. Conoscenze di programmazione

Essere in grado di scrivere codice è una delle cose più importanti quando si parla di Machine Learning. Devi conoscere linguaggi come Python e R per implementare il processo.

Funzioni di base come:

• Definizione e chiamata di funzioni
• Elenchi, set e dizionari (valutazione, iterazione e creazione)
• for loop con più iteratori variabili
• if/else espressioni condizionali
• Formattazione delle stringhe
• Istruzione Pass – per la sintassi

Dovresti fare un corso in Python, per essere precisi. Ciò non solo faciliterà il processo di apprendimento di questa materia, ma fornirà anche una migliore comprensione della modellazione dei dati.

3. Modellazione dei dati

È un processo di stima della struttura del set di dati, e viene fatto per trovare eventuali variazioni o schemi all'interno. Il Machine Learning si basa anche sulla modellazione predittiva. Pertanto, è necessario conoscere varie proprietà dei dati che si hanno, al fine di prevedere.

L'apprendimento di algoritmi iterativi può causare errori nell'insieme e nel modello: è necessaria una comprensione più approfondita di come funziona la modellazione dei dati.

Conclusione

In questo articolo ci siamo concentrati sui prerequisiti dell'apprendimento automatico e anche sulle sue applicazioni. Devi avere una certa comprensione della matematica: statistica, probabilità, algebra lineare e calcolo, linguaggio di programmazione e modellazione dei dati.

L'apprendimento automatico è una carriera redditizia in cui entrare, ma richiede una certa pratica ed esperienza. Non è una ricerca che può essere fatta dall'oggi al domani. Ma se dai un'occhiata agli stipendi dell'apprendimento automatico, troverai che lo sforzo vale la pena.

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