Предпосылка для машинного обучения: это не то, что вы думаете

В настоящее время машинное обучение является одной из самых востребованных технологий. Если вы новичок в этом вопросе, вы должны знать предварительные условия для машинного обучения. Прежде чем приступить к работе, важно, чтобы вы понимали различные концепции и различные типы машинного обучения, которые помогут вам в этой области.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта и представляет собой научное исследование алгоритмов и статистических моделей, используемых компьютерными системами. Они используют его в дальнейшем для выполнения конкретной задачи с помощью шаблонов и вывода данных.

Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам учиться автоматически, без вмешательства или помощи человека. Он также должен иметь возможность соответствующим образом приспосабливаться и адаптироваться к действиям.

Изучите курсы по искусственному интеллекту в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Приложения машинного обучения

Мы движемся к автоматизации и искусственному интеллекту, чтобы быть более эффективными. Таким образом, есть много возможностей для машинного обучения и его приложений.

Вот несколько из них:

1. Распознавание изображений

Одним из наиболее распространенных применений машинного обучения является обнаружение лиц на изображении. Для каждого человека в базе данных существует отдельная категория. Вы также можете использовать машинное обучение для распознавания рукописных или печатных букв.

2. Медицинский диагноз

Его можно использовать в методах и инструментах, которые помогут в диагностике заболеваний. С помощью анализа клинических параметров делается прогноз прогрессирования заболевания. Отсюда вы можете получить медицинское заключение о планировании терапии пациента, а также о мониторинге.

3. Финансовый сектор

Машинное обучение является движущей силой популярности услуг, предоставляемых финансовым сектором. Это помогает банкам и другим учреждениям принимать более взвешенные решения. С помощью машинного обучения вы можете заранее предсказать закрытие аккаунта.

Нажмите, чтобы узнать больше о приложениях для машинного обучения.

Необходимые условия для машинного обучения

Поскольку теперь у нас есть лучшее понимание, мы можем поговорить о предварительных условиях машинного обучения:

1. Статистика, исчисление, линейная алгебра и вероятность

А) Статистика содержит инструменты, которые используются для получения результата из данных.

• Для преобразования необработанных данных в ценную информацию используется описательная статистика.
• Логическая статистика используется для получения информации из выборки данных без использования полного набора данных.

Когда дело доходит до предварительных условий для изучения машинного обучения, это первое место в списке, поскольку оно включает в себя некоторые основы математики. Это закладывает основу того, как информация может быть извлечена из имеющихся данных.

Б) Говоря о математике, исчисление также является необходимым условием машинного обучения и играет неотъемлемую роль в алгоритме. Поскольку наборы данных с несколькими функциями используются для построения моделей обучения. Многовариантное исчисление играет жизненно важную роль в построении модели машинного обучения.

C) Линейная алгебра имеет дело с матрицами, векторами и линейными преобразованиями. Он используется в машинном обучении для выполнения операций и преобразования наборов данных.

D) Поскольку вероятность используется для предсказания возникновения события, она помогает вам обосновать ситуацию – почему произошло определенное событие. Вероятность является основой предпосылок машинного обучения.

2. Знание программирования

Умение писать код — одна из самых важных вещей, когда речь идет о машинном обучении. Для реализации этого процесса вам необходимо знать такие языки, как Python и R.

Основные функции, такие как:

• Определение и вызов функций
• Списки, наборы и словари (оценка, итерация и создание)
• для циклов с несколькими итераторами переменных
• если/иначе условные выражения
• Форматирование строки
• Оператор Pass — для синтаксиса

Если быть точным, вам следует пройти курс Python. Это не только облегчит вам процесс изучения этого предмета, но и даст лучшее понимание моделирования данных.

3. Моделирование данных

Это процесс оценки структуры набора данных, который делается для того, чтобы найти в нем какие-либо вариации или закономерности. Машинное обучение также основано на прогнозном моделировании. Поэтому вам необходимо знать различные свойства имеющихся у вас данных, чтобы делать прогнозы.

Изучение итерационных алгоритмов может привести к ошибкам в наборе и модели — необходимо более глубокое понимание того, как работает моделирование данных.

Заключение

В этой статье мы сосредоточились на предпосылках машинного обучения, а также на его приложениях. Вам нужно иметь некоторое представление о математике — статистике, вероятности, линейной алгебре и исчислении, языке программирования и моделировании данных.

Машинное обучение — это прибыльная карьера, но она требует определенной практики и опыта. Это не квест, который можно выполнить за одну ночь. Но если вы посмотрите на заработную плату машинного обучения, то поймете, что усилия того стоили.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь со статьей « Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта» , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B. , 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.