機器學習的先決條件：它不是你想像的那樣

目前，機器學習是最受追捧的技術之一。 如果您是該主題的新手，那麼您必須了解機器學習的先決條件。 在開始之前，重要的是你要了解不同的概念和不同類型的機器學習，它們將在這個領域幫助你。

什麼是機器學習？

機器學習是人工智能的一個子集，是對計算機系統使用的算法和統計模型的科學研究。 他們在模式和數據推斷的幫助下進一步使用它來執行特定任務。

主要目的是讓計算機自動學習，無需人工干預或幫助。 它還應該能夠相應地調整和適應行動。

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機器學習的應用

我們正在朝著自動化和人工智能方向發展，以提高效率。 因此，在機器學習及其應用方面有很大的範圍。

這裡有幾個：

1.圖像識別

機器學習最常見的用途之一是用於圖像中的人臉檢測。 數據庫中的每個人都有一個單獨的類別。 您還可以使用機器學習來識別手寫或打印字母的字符。

2.醫學診斷

它可用於有助於診斷疾病的技術和工具。 借助臨床參數分析，預測疾病進展。 從這裡，您可以就患者的治療計劃以及監測獲得醫學意見。

3. 金融領域

機器學習是金融部門提供的服務普及的驅動力。 它可以幫助銀行和其他機構做出更明智的決策。 在機器學習的幫助下，您可以提前預測帳戶關閉。

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機器學習的先決條件

既然我們現在有了更好的理解，我們可以談談機器學習的先決條件：

1. 統計、微積分、線性代數和概率

A）統計數據包含用於從數據中獲取結果的工具。

• 將原始數據轉換為有價值的信息，使用描述性統計。
• 推論統計用於在不使用完整數據集的情況下從數據樣本中獲取信息。

當談到學習機器學習的先決條件時，這是排在首位的，因為它確實涉及一些基本的數學。 這為如何從手頭的數據中提取信息奠定了核心基礎。

B）說到數學，微積分也是機器學習的先決條件，在算法中起著不可或缺的作用。 由於具有多個特徵的數據集用於構建學習模型。 多變量微積分在構建機器學習模型中起著至關重要的作用。

C) 線性代數處理矩陣、向量和線性變換。 它用於機器學習以對數據集執行操作和轉換。

D）由於概率用於預測事件的發生，它可以幫助您推理情況 - 關於某個事件發生的原因。 概率是機器學習先決條件的基礎。

2.編程知識

在機器學習方面，能夠編寫代碼是最重要的事情之一。 您需要了解 Python 和 R 等語言才能實現該過程。

基本功能，例如：

• 定義和調用函數
• 列表、集合和字典（評估、迭代和創建）
• 具有多個變量迭代器的 for 循環
• if/else 條件表達式
• 字符串格式
• Pass 語句——用於語法

具體來說，您應該學習 Python 課程。 這不僅可以簡化您學習該主題的過程，還可以更好地理解數據建模。

3. 數據建模

這是一個估計數據集結構的過程，它是為了找到其中的任何變化或模式。 機器學習也基於預測建模。 因此，您需要了解您擁有的數據的各種屬性，以便進行預測。

學習迭代算法可能會導致集合和模型中的錯誤——更深入地了解數據建模的功能是必要的。

結論

我們在本文中關注機器學習的先決條件及其應用。 你需要對數學有一定的了解——統計、概率、線性代數和微積分、編程語言和數據建模。

機器學習是一個利潤豐厚的職業，但它需要一定的實踐和經驗。 這不是一夜之間就能完成的任務。 但是如果你看看機器學習的薪水，你會發現付出的努力是值得的。

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