Condiție preliminară pentru învățarea automată: nu este ceea ce crezi că este

În prezent, Machine Learning este una dintre cele mai căutate tehnologii. Dacă sunteți începător în acest subiect, atunci trebuie să cunoașteți cerințele preliminare pentru învățarea automată. Înainte de a începe, este important să înțelegeți diferite concepte și diferite tipuri de învățare automată care vă vor ajuta în acest domeniu.

Ce este Machine Learning?

Machine Learning este un subset al Inteligenței Artificiale și este studiul științific al algoritmilor și modelelor statistice utilizate de sistemele informatice. Ei îl folosesc în continuare pentru a îndeplini o sarcină specifică cu ajutorul tiparelor și deducerii datelor.

Scopul principal este de a permite computerelor să învețe automat, fără intervenție sau asistență umană. De asemenea, ar trebui să fie capabil să se adapteze și să se adapteze la acțiuni în consecință.

Învață cursuri de inteligență artificială de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Aplicații ale învățării automate

Ne îndreptăm către automatizare și inteligență artificială pentru a fi mai eficienți. Prin urmare, există o mulțime de posibilități în ceea ce privește învățarea automată și aplicațiile sale.

Iată câteva dintre ele:

1. Recunoașterea imaginii

Una dintre cele mai frecvente utilizări ale Machine Learning este atunci când implică detectarea feței într-o imagine. Există o categorie separată pentru fiecare individ într-o bază de date. De asemenea, puteți utiliza Machine Learning pentru recunoașterea caracterelor pentru scris de mână sau litere tipărite.

2. Diagnostic medical

Poate fi folosit în tehnici și instrumente care vor ajuta la diagnosticarea bolilor. Cu ajutorul analizei parametrilor clinici, se face predicția progresiei bolii. De aici, puteți avea o opinie medicală în ceea ce privește planificarea terapiei a pacientului, alături de monitorizare.

3. Sectorul financiar

Învățarea automată este forța motrice pentru popularitatea serviciilor oferite de sectorul financiar. Ajută băncile și alte instituții să ia decizii mai inteligente. Cu ajutorul Machine Learning, puteți anticipa închiderea contului în prealabil.

Faceți clic pentru a citi mai multe despre aplicațiile de învățare automată.

Condiție prealabilă pentru învățarea automată

Deoarece acum avem o înțelegere mai bună, putem vorbi despre cerințele prealabile ale învățării automate:

1. Statistică, calcul, algebră liniară și probabilitate

A) Statisticile conțin instrumente care sunt utilizate pentru a obține un rezultat din date.

• Transformând datele brute în informații valoroase, se folosesc statistici descriptive.
• Statisticile inferențiale sunt utilizate pentru a obține informații dintr-un eșantion de date fără a utiliza setul complet de date.

Când vine vorba de cerințele preliminare pentru a învăța învățarea automată, acest lucru se află în fruntea listei, deoarece implică unele matematice de bază. Aceasta stabilește baza de bază a modului în care informațiile pot fi extrase din datele disponibile.

B) Vorbind despre matematică, calculul este, de asemenea, o condiție prealabilă a învățării automate și joacă un rol esențial în algoritm. Deoarece seturi de date cu caracteristici multiple sunt folosite pentru a construi modele de învățare. Calculul multivariabil joacă un rol vital în construirea unui model de învățare automată.

C) Algebra liniară se ocupă cu matrici, vectori și transformări liniare. Este folosit în învățarea automată pentru a efectua operațiuni și a transforma seturi de date.

D) Deoarece probabilitatea este folosită pentru prezicerea apariției unui eveniment, vă ajută să argumentați situația – de ce a avut loc un anumit eveniment. Probabilitatea este o bază în condițiile prealabile ale învățării automate.

2. Cunoștințe de programare

Capacitatea de a scrie cod este unul dintre cele mai importante lucruri când vine vorba de Machine Learning. Trebuie să cunoașteți limbaje precum Python și R pentru a implementa procesul.

Funcții de bază precum:

• Definirea și apelarea funcțiilor
• Liste, seturi și dicționare (evaluare, iterare și creare)
• bucle for cu mai multe iteratoare variabile
• expresii condiționale if/else
• Formatarea șirurilor
• Instrucțiunea Pass – pentru sintaxă

Ar trebui să faci un curs în Python, ca să fiu mai precis. Acest lucru nu numai că vă va ușura procesul de învățare a acestui subiect, ci vă va oferi și o mai bună înțelegere a modelării datelor.

3. Modelarea datelor

Este un proces de estimare a structurii setului de date și se face pentru a găsi orice variații sau modele în interior. Învățarea automată se bazează și pe modelarea predictivă. Prin urmare, trebuie să cunoașteți diverse proprietăți ale datelor pe care le aveți, pentru a putea prezice.

Învățarea algoritmilor iterativi poate duce la erori în set și model - o înțelegere mai profundă a modului în care funcționează modelarea datelor este o necesitate.

Concluzie

Ne-am concentrat pe cerințele prealabile ale învățării automate în acest articol, precum și pe aplicațiile sale. Trebuie să aveți o anumită înțelegere a matematicii - statistică, probabilitate, algebră liniară și calcul, limbaj de programare și modelare a datelor.

Învățarea automată este o carieră profitabilă, dar necesită o anumită practică și experiență. Nu este o căutare care poate fi făcută peste noapte. Dar dacă te uiți la salariile de învățare automată, atunci vei găsi că efortul merită.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Master of Science în Machine Learning & Artificial Intelligence , care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B , peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.