機械学習の前提条件：それはあなたが思っていることではありません

現在、機械学習は最も人気のあるテクノロジーの1つです。 このテーマの初心者の場合は、機械学習の前提条件を知っている必要があります。 始める前に、この分野で役立つさまざまな概念とさまざまなタイプの機械学習を理解することが重要です。

機械学習とは何ですか？

機械学習は人工知能のサブセットであり、コンピューターシステムで使用されるアルゴリズムと統計モデルの科学的研究です。 彼らはさらにそれを使用して、パターンとデータの推論の助けを借りて特定のタスクを実行します。

主な目的は、人間の介入や支援なしに、コンピューターが自動的に学習できるようにすることです。 また、それに応じてアクションを調整および適応できる必要があります。

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機械学習のアプリケーション

より効率的にするために、自動化と人工知能に向かっています。 したがって、機械学習とそのアプリケーションに関しては多くの範囲があります。

それらのいくつかを次に示します。

1.画像認識

機械学習の最も一般的な用途の1つは、画像内の顔検出を暗示する場合です。 データベースには、個人ごとに個別のカテゴリがあります。 機械学習を使用して、手書き文字や印刷された文字の文字認識を行うこともできます。

2.医療診断

病気の診断に役立つ技術やツールに使用できます。 臨床パラメータの分析の助けを借りて、病気の進行の予測が行われます。 ここから、モニタリングとともに、患者の治療計画に関して医学的意見を得ることができます。

3.金融セクター

機械学習は、金融セクターが提供するサービスの人気の原動力です。 これは、銀行やその他の機関がより賢明な決定を下すのに役立ちます。 機械学習の助けを借りて、事前にアカウントの閉鎖を予測することができます。

機械学習アプリケーションの詳細については、ここをクリックしてください。

機械学習の前提条件

理解が深まったので、機械学習の前提条件について話すことができます。

1.統計、微積分、線形代数および確率

A）統計には、データから結果を取得するために使用されるツールが含まれています。

• 生データを貴重な情報に変換し、記述統計を使用します。
• 推論統計は、完全なデータセットを使用せずにデータのサンプルから情報を取得するために使用されます。

機械学習を学ぶための前提条件になると、いくつかの基本的な数学が含まれるため、これはリストの上位にあります。 これにより、手元のデータから情報を抽出する方法の中心的な基盤が築かれます。

B）数学と言えば、微積分も機械学習の前提条件であり、アルゴリズムにおいて不可欠な役割を果たします。 複数の機能を備えたデータセットが学習モデルの構築に使用されるため。 多変数微積分は、機械学習のモデルを構築する上で重要な役割を果たします。

C）線形代数は、行列、ベクトル、および線形変換を処理します。 機械学習で操作を実行し、データセットを変換するために使用されます。

D）確率はイベントの発生を予測するために使用されるため、特定のイベントが発生した理由について、状況を推論するのに役立ちます。 確率は、機械学習の前提条件の基盤です。

2.プログラミング知識

機械学習に関しては、コードを記述できることが最も重要なことの1つです。 プロセスを実装するには、PythonやRなどの言語を知っている必要があります。

次のような基本機能：

• 関数の定義と呼び出し
• リスト、セット、および辞書（評価、反復、および作成）
• 複数の変数イテレータを持つforループ
• if/else条件式
• 文字列のフォーマット
• パスステートメント–構文用

具体的には、Pythonでコースを受講する必要があります。 これにより、このテーマを学習するプロセスが容易になるだけでなく、データモデリングについての理解が深まります。

3.データモデリング

これは、データセットの構造を推定するプロセスであり、その中のバリエーションやパターンを見つけるために行われます。 機械学習も予測モデリングに基づいています。 したがって、予測するには、データのさまざまなプロパティを知る必要があります。

反復アルゴリズムを学習すると、セットとモデルにエラーが発生する可能性があります。データモデリングがどのように機能するかをより深く理解する必要があります。

結論

この記事では、機械学習の前提条件とそのアプリケーションにも焦点を当てました。 統計、確率、線形代数、微積分、プログラミング言語、データモデリングなどの数学についてある程度理解している必要があります。

機械学習は、やりがいのあるキャリアですが、ある程度の練習と経験が必要です。 一晩でできるクエストではありません。 しかし、機械学習の給与を見ると、努力する価値があります。

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