Warunek wstępny uczenia maszynowego: nie jest tym, czym myślisz

Obecnie Machine Learning jest jedną z najbardziej poszukiwanych technologii. Jeśli jesteś nowicjuszem w tym temacie, musisz znać wymagania dotyczące uczenia maszynowego. Zanim zaczniesz, ważne jest, aby zrozumieć różne koncepcje i różne rodzaje uczenia maszynowego, które pomogą Ci w tej dziedzinie.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji i jest naukowym badaniem algorytmów i modeli statystycznych używanych przez systemy komputerowe. Używają go dalej do wykonania określonego zadania za pomocą wzorców i wnioskowania danych.

Głównym celem jest umożliwienie komputerom uczenia się automatycznie, bez interwencji i pomocy człowieka. Powinien również być w stanie odpowiednio dostosować się i dostosować do działań.

Ucz się kursów sztucznej inteligencji z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zastosowania uczenia maszynowego

Zmierzamy w kierunku automatyzacji i sztucznej inteligencji, aby być bardziej wydajnym. W związku z tym istnieje wiele możliwości w zakresie uczenia maszynowego i jego zastosowań.

Oto kilka z nich:

1. Rozpoznawanie obrazu

Jednym z najczęstszych zastosowań uczenia maszynowego jest sugerowane wykrywanie twarzy na obrazie. W bazie danych dla każdej osoby istnieje osobna kategoria. Możesz także użyć uczenia maszynowego do rozpoznawania znaków pisma ręcznego lub drukowanych liter.

2. Diagnoza medyczna

Może być stosowany w technikach i narzędziach, które pomogą w diagnozowaniu chorób. Za pomocą analizy parametrów klinicznych dokonuje się prognozy progresji choroby. Stąd możesz uzyskać opinię medyczną w zakresie planowania terapii pacjenta wraz z monitoringiem.

3. Sektor finansowy

Uczenie maszynowe jest siłą napędową popularności usług świadczonych przez sektor finansowy. Pomaga bankom i innym instytucjom podejmować mądrzejsze decyzje. Za pomocą uczenia maszynowego możesz wcześniej przewidzieć zamknięcie konta.

Kliknij, aby przeczytać więcej o aplikacjach do uczenia maszynowego.

Warunek dla uczenia maszynowego

Ponieważ teraz lepiej rozumiemy, możemy porozmawiać o wymaganiach wstępnych uczenia maszynowego:

1. Statystyka, rachunek różniczkowy, algebra liniowa i prawdopodobieństwo

A) Statystyki zawierają narzędzia używane do uzyskiwania wyników z danych.

• Przekształcając surowe dane w wartościowe informacje, wykorzystuje się statystyki opisowe.
• Statystyka wnioskowa służy do uzyskiwania informacji z próbki danych bez korzystania z pełnego zestawu danych.

Jeśli chodzi o wymagania wstępne do nauki uczenia maszynowego, jest to wysoko na liście, ponieważ obejmuje kilka podstawowych zadań matematycznych. Określa to podstawowe podstawy, w jaki sposób można wyodrębnić informacje z dostępnych danych.

B) Mówiąc o matematyce, rachunek różniczkowy jest również warunkiem wstępnym uczenia maszynowego i odgrywa integralną rolę w algorytmie. Ponieważ zestawy danych z wieloma funkcjami są używane do budowania modeli uczenia się. Rachunek różniczkowy wielu zmiennych odgrywa kluczową rolę w budowaniu modelu uczenia maszynowego.

C) Algebra liniowa zajmuje się macierzami, wektorami i przekształceniami liniowymi. Jest używany w uczeniu maszynowym do wykonywania operacji i przekształcania zestawów danych.

D) Ponieważ prawdopodobieństwo jest używane do przewidywania wystąpienia zdarzenia, pomaga to w uzasadnieniu sytuacji – dlaczego dane zdarzenie miało miejsce. Prawdopodobieństwo to podstawa wymagań wstępnych uczenia maszynowego.

2. Wiedza o programowaniu

Umiejętność pisania kodu to jedna z najważniejszych rzeczy, jeśli chodzi o uczenie maszynowe. Aby zaimplementować proces, musisz znać języki takie jak Python i R.

Podstawowe funkcje takie jak:

• Definiowanie i wywoływanie funkcji
• Listy, zestawy i słowniki (ocenianie, iterowanie i tworzenie)
• dla pętli z wieloma zmiennymi iteratorami
• wyrażenia warunkowe if/else
• Formatowanie ciągów
• Instrukcja Pass – dla składni

Powinieneś zrobić kurs w Pythonie, żeby być konkretnym. Ułatwi to nie tylko proces uczenia się tego przedmiotu, ale także pozwoli lepiej zrozumieć modelowanie danych.

3. Modelowanie danych

Jest to proces szacowania struktury zbioru danych i ma na celu znalezienie w nim wszelkich wariacji lub wzorców. Uczenie maszynowe opiera się również na modelowaniu predykcyjnym. Dlatego musisz znać różne właściwości posiadanych danych, aby przewidzieć.

Uczenie się algorytmów iteracyjnych może skutkować błędami w zestawie i modelu — konieczne jest głębsze zrozumienie działania modelowania danych.

Wniosek

W tym artykule skupiliśmy się na wymaganiach dotyczących uczenia maszynowego, a także na jego zastosowaniach. Musisz mieć pewne zrozumienie matematyki – statystyki, prawdopodobieństwa, algebry liniowej i rachunku różniczkowego, języka programowania i modelowania danych.

Uczenie maszynowe to lukratywna kariera, w którą można się dostać, ale wymaga pewnej praktyki i doświadczenia. To nie jest zadanie, które można wykonać z dnia na dzień. Ale jeśli spojrzysz na pensje za uczenie maszynowe, przekonasz się, że wysiłek się opłaci.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź Master of Science in Machine Learning & Artificial Intelligence , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B , 5+ praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.