Pré-requisito para aprendizado de máquina: não é o que você pensa que é

Atualmente, Machine Learning é uma das tecnologias mais procuradas. Se você é iniciante nesse assunto, deve conhecer os pré-requisitos para Machine Learning. Antes de começar, é importante que você entenda diferentes conceitos e diferentes tipos de aprendizado de máquina que o ajudarão nesse campo.

O que é Aprendizado de Máquina?

Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial e é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos usados ​​por sistemas computacionais. Eles o usam ainda mais para executar uma tarefa específica com a ajuda de padrões e inferência de dados.

O objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente, sem intervenção ou assistência humana. Deve também ser capaz de ajustar e adaptar-se às ações em conformidade.

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Aplicações de aprendizado de máquina

Estamos caminhando para a automação e a inteligência artificial para sermos mais eficientes. Portanto, há muito escopo em termos de Machine Learning e suas aplicações.

Aqui estão alguns deles:

1. Reconhecimento de Imagem

Um dos usos mais comuns do Machine Learning é quando está implícito na detecção de rosto em uma imagem. Há uma categoria separada para cada indivíduo em um banco de dados. Você também pode usar o Machine Learning para reconhecimento de caracteres para manuscritos ou letras impressas.

2. Diagnóstico Médico

Pode ser utilizado em técnicas e ferramentas que vão auxiliar no diagnóstico de doenças. Com a ajuda da análise de parâmetros clínicos, é feita a previsão da progressão da doença. A partir daqui, você pode ter uma opinião médica em termos de planejamento terapêutico do paciente, juntamente com o monitoramento.

3. Setor Financeiro

O Machine Learning é a força motriz para a popularidade dos serviços que o setor financeiro oferece. Ajuda os bancos e outras instituições a tomar decisões mais inteligentes. Com a ajuda do Machine Learning, você pode prever o fechamento de uma conta com antecedência.

Clique para ler mais sobre os aplicativos de aprendizado de máquina.

Pré-requisito para aprendizado de máquina

Como agora temos um melhor entendimento, podemos falar sobre os pré-requisitos de Machine Learning:

1. Estatística, Cálculo, Álgebra Linear e Probabilidade

A) As estatísticas contêm ferramentas que são usadas para obter um resultado dos dados.

• Transformando dados brutos em informações valiosas, são utilizadas estatísticas descritivas.
• Estatísticas inferenciais são usadas para obter informações de uma amostra de dados sem usar o conjunto de dados completo.

Quando se trata de pré-requisitos para aprender Machine Learning, isso está no topo da lista, pois envolve algumas matemáticas básicas. Isso estabelece a base principal de como as informações podem ser extraídas dos dados disponíveis.

B) Falando em matemática, Cálculo também é um pré-requisito do Aprendizado de Máquina e desempenha um papel integral no algoritmo. Como conjuntos de dados com vários recursos são usados ​​para construir modelos de aprendizagem. O cálculo multivariável desempenha um papel vital na construção de um modelo de aprendizado de máquina.

C) Álgebra Linear está lidando com matrizes, vetores e transformações lineares. Ele é usado em aprendizado de máquina para realizar operações e transformar conjuntos de dados.

D) Como a probabilidade é usada para prever a ocorrência de um evento, ela ajuda você a raciocinar sobre a situação – por que um determinado evento ocorreu. A probabilidade é uma base nos pré-requisitos de aprendizado de máquina.

2. Conhecimento de programação

Ser capaz de escrever código é uma das coisas mais importantes quando se trata de Machine Learning. Você precisa conhecer linguagens como Python e R para implementar o processo.

Funções básicas como:

• Definindo e chamando funções
• Listas, conjuntos e dicionários (avaliação, iteração e criação)
• for loops com vários iteradores de variáveis
• expressões condicionais if/else
• Formatação de string
• Instrução de passagem – para sintaxe

Você deve fazer um curso de Python, para ser específico. Isso não apenas facilitará seu processo de aprendizado desse assunto, mas também proporcionará uma melhor compreensão da modelagem de dados.

3. Modelagem de Dados

É um processo de estimar a estrutura do conjunto de dados e é feito para encontrar quaisquer variações ou padrões dentro dele. Machine Learning também é baseado em modelagem preditiva. Portanto, você precisa conhecer várias propriedades dos dados que possui para prever.

Aprender algoritmos iterativos pode resultar em erros no conjunto e no modelo – uma compreensão mais profunda de como a modelagem de dados funciona é uma necessidade.

Conclusão

Nós nos concentramos nos pré-requisitos do aprendizado de máquina neste artigo e também em seus aplicativos. Você precisa ter algum conhecimento de matemática – estatística, probabilidade, álgebra linear e cálculo, linguagem de programação e modelagem de dados.

Machine Learning é uma carreira lucrativa para entrar, mas requer uma certa quantidade de prática e experiência. Não é uma missão que pode ser feita da noite para o dia. Mas se você der uma olhada nos salários de aprendizado de máquina, verá que o esforço vale a pena.

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