Makine Öğrenimi için Ön Koşul: Düşündüğünüz Gibi Değil

Şu anda, Makine Öğrenimi en çok aranan teknolojilerden biridir. Bu konuda acemi iseniz, Makine Öğrenimi için ön koşulları bilmelisiniz. Başlamadan önce, bu alanda size yardımcı olacak farklı kavramları ve farklı makine öğrenimi türlerini anlamanız önemlidir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt kümesidir ve bilgisayar sistemleri tarafından kullanılan algoritmaların ve istatistiksel modellerin bilimsel çalışmasıdır. Modeller ve veri çıkarımı yardımıyla belirli bir görevi gerçekleştirmek için daha fazla kullanırlar.

Birincil amaç, bilgisayarların insan müdahalesi veya yardımı olmadan otomatik olarak öğrenmesine izin vermektir. Ayrıca buna göre eylemlere uyum sağlamalı ve uyum sağlamalıdır.

Dünyanın en iyi üniversitelerinden yapay zeka kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Makine Öğrenimi Uygulamaları

Daha verimli olabilmek için otomasyona ve yapay zekaya doğru ilerliyoruz. Bu nedenle, Makine Öğrenimi ve uygulamaları açısından çok fazla kapsam vardır.

İşte bunlardan birkaçı:

1. Görüntü Tanıma

Makine Öğreniminin en yaygın kullanımlarından biri, bir görüntüde yüz algılama anlamına geldiği zamandır. Veritabanında her birey için ayrı bir kategori vardır. El yazısı veya basılı harfler için karakter tanıma için Machine Learning'i de kullanabilirsiniz.

2. Tıbbi Teşhis

Hastalıkların teşhisine yardımcı olacak teknik ve araçlarda kullanılabilir. Klinik parametrelerin analizi yardımıyla hastalığın ilerlemesinin tahmini yapılır. Buradan hastanın terapi planlaması ve takibi konusunda tıbbi görüş alabilirsiniz.

3. Finans Sektörü

Makine Öğrenimi, finans sektörünün sağladığı hizmetlerin popülaritesinin itici gücüdür. Bankaların ve diğer kurumların daha akıllı kararlar almasına yardımcı olur. Machine Learning'in yardımıyla, hesap kapanışını önceden tahmin edebilirsiniz.

Makine öğrenimi uygulamaları hakkında daha fazlasını okumak için tıklayın.

Makine Öğrenimi için Önkoşul

Artık daha iyi anladığımız için Makine Öğrenimi ön koşullarından bahsedebiliriz:

1. İstatistik, Hesap, Lineer Cebir ve Olasılık

A) İstatistikler, verilerden bir sonuç elde etmek için kullanılan araçları içerir.

• Ham verileri değerli bilgilere dönüştürmek için tanımlayıcı istatistikler kullanılır.
• Çıkarımsal istatistikler, tüm veri setini kullanmadan bir veri örneğinden bilgi almak için kullanılır.

Makine Öğrenimi öğrenmenin ön koşulları söz konusu olduğunda, bu, bazı temel matematikleri içerdiğinden listenin üst sıralarında yer alır. Bu, eldeki verilerden bilginin nasıl çıkarılabileceğinin temel temelini oluşturur.

B) Matematikten bahsetmişken, Calculus ayrıca Makine Öğreniminin bir ön koşuludur ve algoritmada ayrılmaz bir rol oynar. Öğrenme modelleri oluşturmak için birden fazla özelliğe sahip veri kümeleri kullanıldığından. Çok değişkenli hesap, bir makine öğrenimi modeli oluşturmada hayati bir rol oynar.

C) Lineer Cebir, matrisler, vektörler ve lineer dönüşümlerle ilgilenir. İşlemleri gerçekleştirmek ve veri kümelerini dönüştürmek için makine öğreniminde kullanılır.

D) Olasılık, bir olayın meydana geleceğini tahmin etmek için kullanıldığından, durumu - belirli bir olayın neden gerçekleştiğine dair - akıl yürütmenize yardımcı olur. Olasılık, makine öğrenimi ön koşullarında bir temeldir.

2. Programlama Bilgisi

Makine Öğrenimi söz konusu olduğunda kod yazabilmek en önemli şeylerden biridir. İşlemi uygulamak için Python ve R gibi dilleri bilmeniz gerekir.

Aşağıdakiler gibi temel işlevler:

• Fonksiyonları tanımlama ve çağırma
• Listeler, kümeler ve sözlükler (değerlendirme, yineleme ve oluşturma)
• çoklu değişken yineleyicili döngüler için
• if/else koşullu ifadeler
• dize biçimlendirme
• Geçiş ifadesi – sözdizimi için

Spesifik olmak için Python'da bir kurs yapmalısınız. Bu, yalnızca bu konuyu öğrenme sürecinizi kolaylaştırmakla kalmayacak, aynı zamanda veri modellemenin daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır.

3. Veri Modelleme

Veri kümesinin yapısını tahmin etme sürecidir ve içindeki varyasyonları veya kalıpları bulmak için yapılır. Makine Öğrenimi de tahmine dayalı modellemeye dayanır. Bu nedenle, tahminde bulunmak için sahip olduğunuz verilerin çeşitli özelliklerini bilmeniz gerekir.

Yinelemeli algoritmaları öğrenmek, küme ve modelde hatalara neden olabilir - veri modelleme işlevlerinin nasıl bir zorunluluk olduğu konusunda daha derin bir anlayış.

Çözüm

Bu yazıda makine öğreniminin ön koşullarına ve uygulamalarına odaklandık. Matematik - istatistik, olasılık, lineer cebir ve hesap, programlama dili ve veri modelleme hakkında biraz bilgi sahibi olmanız gerekir.

Makine Öğrenimi, girmek için kazançlı bir kariyerdir, ancak belirli bir miktarda uygulama ve deneyim gerektirir. Bir gecede yapılabilecek bir görev değil. Ancak makine öğrenimi maaşlarına bir göz atarsanız, çabaya değdiğini göreceksiniz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezun statüsü sunan Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası'na göz atın. , 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.