¡El aprendizaje automático es sin duda la tecnología más demandada de la época! Si es un principiante y está comenzando con el aprendizaje automático, es importante que conozca los requisitos previos para el aprendizaje automático. Este blog lo ayudará a comprender los diferentes conceptos que necesita conocer antes de comenzar con el aprendizaje automático.
Para obtener un conocimiento profundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, puede inscribirse en vivo de Edureka con soporte 24/7 y acceso de por vida.
Aquí tienes una lista de temas. cubierto en este blog:
- Requisitos previos para el aprendizaje automático
- Comprender el aprendizaje automático con un caso de uso
Requisitos previos para el aprendizaje automático
Para empezarMachine Learning debes estar familiarizado con los siguientes conceptos:
salario de desarrollador java en india
Estadísticas
Las estadísticas contienen herramientas que se pueden utilizar para obtener algún resultado de los datos. Hay estadísticas descriptivas que se utilizan para transformar datos brutos en información importante. Además, las estadísticas inferenciales se pueden utilizar para obtener información importante de una muestra de datos en lugar de utilizar un conjunto de datos completo.
Para aprender más sobre Estadísticas que puedes ir a través de los siguientes blogs:
Álgebra lineal
Ofertas de álgebra linealcon vectores, matrices y transformaciones lineales. Es muy importante en el aprendizaje automático, ya que se puede utilizar para transformar y realizar operaciones en el conjunto de datos.
Cálculo
El cálculo es un campo importante en matemáticas y juega un papel integral en muchos algoritmos de aprendizaje automático. Los conjuntos de datos que tienen múltiples características sonutilizado para construir modelos de aprendizaje automático, ya que las características son múltiples, el cálculo multivariable juega un papel importante para construir un modelo de aprendizaje automático. Las integraciones y diferenciaciones son imprescindibles.
Probabilidad
La probabilidad ayuda a predecir la probabilidad de las ocurrencias, nos ayuda a razonar que la situación puede volver a ocurrir o no. Para el aprendizaje automático, la probabilidad es un Fundación.
Para obtener más información sobre la probabilidad, puede consultar este blog.
Lenguaje de programación
Es fundamental conocer lenguajes de programación como R y Python para poder implementar todo el proceso de Machine Learning. Python y R proporcionan bibliotecas integradas que facilitan la implementación de algoritmos de aprendizaje automático.
Además de tener conocimientos básicos de programación, también es importante que sepa cómo extraer, procesar y analizar datos. Esta es una de las habilidades más importantes que se necesitan para el aprendizaje automático.
Para aprender más sobre la programación idiomas para el aprendizaje automático, puede consultar los siguientes blogs:
Caso de uso de aprendizaje automático
El aprendizaje automático se trata de crear un algoritmo que pueda aprender de los datos para hacer una predicción como qué tipo de objetos hay en la imagen, o motor de recomendación, la mejor combinación de medicamentos para curar cierta enfermedad o filtrado de spam.
El aprendizaje automático se basa en prerrequisitos matemáticos y si sabe por qué se utilizan las matemáticas en el aprendizaje automático, lo hará divertido. Necesita conocer las matemáticas detrás de las funciones que utilizará y qué modelo es adecuado para los datos y por qué.
Así que comencemos con un problema interesante de predecir los precios de la vivienda, teniendo un conjunto de datos que contenga un historial de diferentes características y precios; por ahora, consideraremos el área del espacio habitable en pies cuadrados y los precios.
Ahora tenemos un conjunto de datos que contiene dos columnas como se muestra a continuación:
Debe haber alguna correlación entre estas dos variables para saber que necesitaremos construir un modelo que pueda predecir el precio de las casas, ¿cómo podemos hacerlo?
Grafiquemos estos datos y veamos cómo se ven:
Aquí el eje X es el precio por pie cuadrado de espacio habitable y el eje Y es el precio de la casa. Si trazamos todos los puntos de datos, obtendremos un diagrama de dispersión que puede representarse con una línea como se muestra en la figura anterior y si ingresamos algunos datos, entonces predecirá algún resultado. Idealmente, tenemos que encontrar una línea que cruce los puntos de datos máximos.
Aquí estamos tratando de crear una línea que se denomina como:
Y = mX + c
Este método de predecir la relación lineal entre el objetivo (variable dependiente) y la variable predictora (variable independiente) se denomina regresión lineal. Nos permite estudiar y resumir una relación entre dos variables.
- X = variable independiente
- Y = Dependent variable
- c = y-intercept
- m = Pendiente de la línea
Si consideramos la ecuación, tenemos valores para X, que es una variable independiente, por lo que todo lo que tenemos que hacer es calcular valores para myc para predecir el valor de Y.
diferencia entre mapa hash y tabla hash
Entonces, ¿cómo encontramos estas variables?
Para encontrar estas variables, podemos probar un montón de valores y tratar de encontrar una línea que cruce el número máximo de puntos de datos. Pero, ¿cómo podemos encontrar la línea que mejor se ajuste?
Entonces, para encontrar la línea de mejor ajuste, podemos usar la función de error de mínimos cuadrados que encontrará el error entre el valor real de y y el valor predicho y`.
La función de error de mínimos cuadrados se puede representar mediante la siguiente ecuación:
Con esta función podemos averiguar el error para cada punto de datos predicho comparándolo con el valor real del punto de datos. Luego, toma la suma de todos estos errores y los eleva al cuadrado para encontrar la desviación en la predicción.
Si agregamos el tercer eje a nuestro gráfico que contiene todos los posibles valores de error y lo trazamos en un espacio tridimensional, se verá así:
En la imagen de arriba, los valores ideales estarían en la parte inferior negra que predecirá los precios cerca del punto de datos real. El siguiente paso es encontrar los mejores valores posibles para my c. Esto se puede hacer utilizando la técnica de optimización llamada descenso de gradiente.
El descenso de gradiente es un método iterativo, donde comenzamos inicializando un conjunto de valores para nuestras variables y los mejoramos lentamente minimizando el error entre el valor real y el valor predicho.
Ahora bien, si pensamos que prácticamente los precios del apartamento no dependen solo del precio por metro cuadrado, hay muchos factores como el número de dormitorios, baños, etc. Si consideramos esas características también, la ecuación se verá algo Me gusta esto
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + & hellip .. + bnxn + c
Esta es la regresión multilineal, esto pertenece al álgebra lineal, aquí podemos usar matrices de tamaño mxn donde m son características yn son puntos de datos.
Consideremos otra situación en la que podemos usar la probabilidad para encontrar la condición de la casa a fin de clasificar una casa en función de si está en buenas o malas condiciones. Para ello, para funcionar tendremos que utilizar una técnica llamada Regresión Logística que trabaja sobre la probabilidad de ocurrencias representada por una función sigmoidea.
En este artículo, cubrimos los requisitos previos del aprendizaje automático y cómo se aplican en el aprendizaje automático. Básicamente, consiste en estadística, cálculo, álgebra lineal y teoría de la probabilidad. El cálculo tiene técnicas que se utilizan para la optimización, el álgebra lineal tiene algoritmos que pueden funcionar en grandes conjuntos de datos, con la probabilidad de que podamos predecir la probabilidad de ocurrencias y las estadísticas nos ayudan a inferir información útil a partir de la muestra de conjuntos de datos.
Ahora que conoce los requisitos previos para el aprendizaje automático, estoy seguro de que tiene curiosidad por saber más. Aquí hay algunos blogs que lo ayudarán a comenzar con la ciencia de datos:
Si desea inscribirse en un curso completo sobre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, Edureka cuenta con un que le permitirá dominar técnicas como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el procesamiento del lenguaje natural. Incluye capacitación sobre los últimos avances y enfoques técnicos en inteligencia artificial y aprendizaje automático, como aprendizaje profundo, modelos gráficos y aprendizaje por refuerzo.