Quais são os pré-requisitos para o aprendizado de máquina?



Este blog sobre pré-requisitos para o aprendizado de máquina ajudará você a entender os conceitos básicos que você precisa saber antes de começar com o aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina é, sem dúvida, a tecnologia mais procurada da época! Se você é um iniciante que está começando com o aprendizado de máquina, é importante conhecer os pré-requisitos do aprendizado de máquina. Este blog ajudará você a entender os diferentes conceitos que você precisa saber antes de começar a usar o aprendizado de máquina.

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Aqui está uma lista de tópicos coberto neste blog:

  1. Pré-requisitos para aprendizado de máquina
  2. Noções básicas sobre aprendizado de máquina com um caso de uso

Pré-requisitos para aprendizado de máquina

Para começar comAprendizado de máquina, você deve estar familiarizado com os seguintes conceitos:



  1. Estatisticas
  2. Álgebra Linear
  3. Cálculo
  4. Probabilidade
  5. Linguagens de programação

Estatisticas

As estatísticas contêm ferramentas que podem ser usadas para obter alguns resultados dos dados. Existem estatísticas descritivas que são usadas para transformar dados brutos em algumas informações importantes. Além disso, a estatística inferencial pode ser usada para obter informações importantes de uma amostra de dados em vez de usar o conjunto de dados completo.

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Para aprender mais sobre Estatísticas que você pode consultar nos seguintes blogs:

Álgebra Linear

Ofertas de álgebra linearcom vetores, matrizes e transformações lineares. É muito importante no aprendizado de máquina, pois pode ser usado para transformar e executar operações no conjunto de dados.



Cálculo

O cálculo é um campo importante da matemática e desempenha um papel fundamental em muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Conjunto de dados com vários recursos sãousado para construir modelos de aprendizado de máquina como recursos são vários cálculos multivariáveis ​​desempenha um papel importante para construir um modelo de aprendizado de máquina. Integrações e diferenciações são obrigatórias.

Probabilidade

A probabilidade ajuda a prever a probabilidade das ocorrências. Ajuda-nos a pensar que a situação pode ou não acontecer novamente. Para aprendizado de máquina, a probabilidade é um Fundação.

Mathematics

Para aprender mais sobre Probabilidade, você pode passar por este Blog.

Linguagem de programação

É essencial conhecer linguagens de programação como R e Python para implementar todo o processo de Aprendizado de Máquina. Python e R fornecem bibliotecas embutidas que tornam muito fácil implementar algoritmos de aprendizado de máquina.

Além de ter conhecimentos básicos de programação, também é importante que você saiba como extrair, processar e analisar dados. Esta é uma das habilidades mais importantes necessárias para o aprendizado de máquina.

Para saber mais sobre a programação idiomas para aprendizado de máquina, você pode acessar os seguintes blogs:

  1. As melhores bibliotecas Python para ciência de dados e aprendizado de máquina

Caso de uso de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina envolve a criação de um algoritmo que pode aprender com os dados para fazer uma previsão, como os tipos de objetos que aparecem na imagem, ou mecanismo de recomendação, a melhor combinação de medicamentos para curar determinada doença ou filtragem de spam.

O aprendizado de máquina é baseado em pré-requisitos matemáticos e, se você souber por que a matemática é usada no aprendizado de máquina, ela será divertida. Você precisa saber a matemática por trás das funções que usará e qual modelo é adequado para os dados e por quê.

Então, vamos começar com um problema interessante de previsão de preços de casas, tendo um conjunto de dados contendo um histórico de diferentes características e preços, por agora, vamos considerar a área da área de estar em pés quadrados e os preços.

Agora temos um conjunto de dados contendo duas colunas, conforme mostrado abaixo:

Deve haver alguma correlação entre essas duas variáveis ​​para descobrir que precisaremos construir um modelo que possa prever o preço das casas, como podemos fazer isso?

Vamos representar graficamente esses dados e ver como eles se parecem:

Aqui, o eixo X é o preço por metro quadrado de espaço vital e o eixo Y é o preço da casa. Se plotarmos todos os pontos de dados, obteremos um gráfico de dispersão que pode ser representado por uma linha como mostrado na figura acima e se inserirmos alguns dados, ele irá prever algum resultado. Idealmente, temos que encontrar uma linha que cruze os pontos máximos de dados.

Aqui, estamos tentando criar uma linha denominada como:

Y = mX + c

Este método de prever a relação linear entre o destino (variável dependente) e a variável preditora (variável independente) é denominado regressão linear. Ele nos permite estudar e resumir uma relação entre duas variáveis.

  • X = variável independente
  • Y = variável dependente
  • c = interceptação y
  • m = inclinação da linha

Se considerarmos a equação, temos valores para X, que é uma variável independente, então tudo o que temos a fazer é calcular os valores para m e c para prever o valor de Y.

Então, como encontramos essas variáveis?

Para encontrar essas variáveis, podemos tentar vários valores e tentar descobrir uma linha que intercepta o número máximo de pontos de dados. Mas, como podemos encontrar a linha de melhor ajuste?

Portanto, para encontrar a linha de melhor ajuste, podemos usar a função de erro de mínimos quadrados que encontrará o erro entre o valor real de y e o valor previsto de y`.

A função de erro de mínimos quadrados pode ser representada usando a seguinte equação:

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Usando esta função, podemos descobrir o erro para cada ponto de dados previsto, comparando-o com o valor real do ponto de dados. Você então pega a soma de todos esses erros e os eleva ao quadrado para descobrir o desvio na previsão.

Se adicionarmos o terceiro eixo ao nosso gráfico contendo todos os valores de erro possíveis e traçá-lo no espaço tridimensional, ele ficará assim:

Na imagem acima, os valores ideais estariam na parte preta inferior que irá prever os preços próximos ao ponto de dados real. A próxima etapa é encontrar os melhores valores possíveis para me c. Isso pode ser feito usando a técnica de otimização chamada gradiente descendente.

O gradiente descendente é um método iterativo, onde começamos com a inicialização de algum conjunto de valores para nossas variáveis ​​e os melhoramos lentamente, minimizando o erro entre o valor real e o valor previsto.

Agora, se pensarmos que praticamente os preços do apartamento não dependem realmente apenas do preço por metro quadrado, existem muitos fatores como o número de quartos, banheiros, etc. Se considerarmos essas características também, a equação será algo como isso

Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & hellip .. + bnxn + c

Esta é uma regressão multilinear que pertence à álgebra linear, aqui podemos usar matrizes de tamanho mxn onde m são características en são pontos de dados.

Vamos considerar outra situação em que podemos usar a probabilidade para encontrar a condição da casa a fim de classificar uma casa com base em se está em boas ou más condições. Para isso, para funcionar teremos que utilizar uma técnica chamada Regressão Logística que trabalha com a probabilidade de ocorrências representadas por uma função sigmóide.

Neste artigo, abordamos os pré-requisitos do aprendizado de máquina e como eles são aplicados no aprendizado de máquina. Então, basicamente, consiste em estatística, cálculo, álgebra linear e teoria da probabilidade. Cálculo tem técnicas usadas para otimização, álgebra linear tem algoritmos que podem trabalhar em grandes conjuntos de dados, com a probabilidade de podermos prever a probabilidade de ocorrências e as estatísticas nos ajudam a inferir ideias úteis a partir da amostra de conjuntos de dados.

Agora que você conhece os pré-requisitos para aprendizado de máquina, tenho certeza de que está curioso para saber mais. Aqui estão alguns blogs que o ajudarão a começar com a ciência de dados:

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