머신 러닝의 전제 조건: 생각하는 것이 아닙니다.

현재 기계 학습은 가장 많이 찾는 기술 중 하나입니다. 이 주제의 초보자라면 기계 학습의 전제 조건을 알아야 합니다. 시작하기 전에 이 분야에서 도움이 될 다양한 개념과 다양한 유형의 기계 학습을 이해하는 것이 중요합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능의 하위 집합이며 컴퓨터 시스템에서 사용되는 알고리즘 및 통계 모델에 대한 과학적 연구입니다. 그들은 패턴과 데이터 추론의 도움으로 특정 작업을 수행하는 데 더 많이 사용합니다.

주요 목표는 사람의 개입이나 도움 없이 컴퓨터가 자동으로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 또한 그에 따라 조치를 조정하고 적응할 수 있어야 합니다.

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기계 학습의 응용

우리는 더 효율적으로 자동화와 인공 지능을 향해 나아가고 있습니다. 따라서 기계 학습 및 응용 프로그램의 측면에서 많은 범위가 있습니다.

다음은 그 중 몇 가지입니다.

1. 이미지 인식

머신 러닝의 가장 일반적인 용도 중 하나는 이미지에서 얼굴 감지를 암시하는 경우입니다. 데이터베이스에는 각 개인에 대한 별도의 범주가 있습니다. 필기 또는 인쇄된 문자에 대한 문자 인식을 위해 기계 학습을 사용할 수도 있습니다.

2. 의료 진단

질병 진단에 도움이 되는 기술과 도구에 사용할 수 있습니다. 임상 매개변수 분석을 통해 질병 진행을 예측합니다. 여기에서 모니터링과 함께 환자의 치료 계획 측면에서 의학적 의견을 가질 수 있습니다.

3. 금융 부문

머신 러닝은 금융 부문이 제공하는 서비스의 인기를 이끄는 원동력입니다. 은행 및 기타 기관이 보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝의 도움으로 계정 폐쇄를 미리 예측할 수 있습니다.

기계 학습 응용 프로그램에 대한 자세한 내용을 보려면 클릭하십시오.

기계 학습을 위한 전제 조건

이제 더 잘 이해했으므로 기계 학습 전제 조건에 대해 이야기할 수 있습니다.

1. 통계, 미적분, 선형 대수 및 확률

A) 통계에는 데이터에서 결과를 얻는 데 사용되는 도구가 포함되어 있습니다.

• 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 데 기술 통계가 사용됩니다.
• 추론 통계는 전체 데이터 세트를 사용하지 않고 데이터 샘플에서 정보를 얻는 데 사용됩니다.

기계 학습을 배우기 위한 전제 조건과 관련하여 이것은 몇 가지 기본 수학을 포함하기 때문에 목록에서 가장 높습니다. 이는 현재 데이터에서 정보를 추출하는 방법의 핵심 기반을 마련합니다.

나) 수학이라고 하면 미적분학도 머신러닝의 전제조건이며 알고리즘에서 필수적인 역할을 한다. 여러 기능을 가진 데이터 세트가 학습 모델을 구축하는 데 사용되기 때문입니다. 다변수 미적분학은 기계 학습 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

C) 선형 대수학은 행렬, 벡터 및 선형 변환을 다룹니다. 머신 러닝에서 데이터 세트에 대한 작업 및 변환을 수행하는 데 사용됩니다.

D) 확률은 이벤트의 발생을 예측하는 데 사용되므로 특정 이벤트가 발생한 이유에 대해 상황을 추론하는 데 도움이 됩니다. 확률은 기계 학습 전제 조건의 기초입니다.

2. 프로그래밍 지식

코드를 작성할 수 있다는 것은 머신 러닝에서 가장 중요한 것 중 하나입니다. 프로세스를 구현하려면 Python 및 R과 같은 언어를 알아야 합니다.

다음과 같은 기본 기능:

• 함수 정의 및 호출
• 목록, 집합 및 사전(평가, 반복 및 생성)
• 여러 변수 반복자가 있는 for 루프
• if/else 조건식
• 문자열 서식
• Pass 문 – 구문용

구체적으로 파이썬으로 강의를 들어야 합니다. 이것은 이 주제를 배우는 과정을 용이하게 할 뿐만 아니라 데이터 모델링에 대한 더 나은 이해를 제공합니다.

3. 데이터 모델링

데이터 세트의 구조를 추정하는 과정으로 그 안에 있는 변형이나 패턴을 찾기 위해 수행됩니다. 기계 학습은 또한 예측 모델링을 기반으로 합니다. 따라서 예측하기 위해서는 보유하고 있는 데이터의 다양한 속성을 알아야 합니다.

반복 알고리즘을 학습하면 집합과 모델에 오류가 발생할 수 있습니다. 즉, 데이터 모델링 기능에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.

결론

우리는 이 기사에서 기계 학습의 전제 조건과 그 응용에 초점을 맞췄습니다. 통계, 확률, 선형 대수학, 미적분학, 프로그래밍 언어 및 데이터 모델링과 같은 수학에 대한 이해가 필요합니다.

머신 러닝은 들어가기에 유리한 직업이지만 어느 정도의 연습과 경험이 필요합니다. 하루아침에 할 수 있는 퀘스트가 아닙니다. 그러나 머신 러닝 급여를 살펴보면 노력할 가치가 있음을 알게 될 것입니다.

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