Makine öğrenimi, tüm veri bilimi topluluğunun, çerçevenin ve geleceğin akıllı uygulamalarını inşa etmek için kullanılan gizli içgörülerle ilgili sorularla dolu olduğunu gördü.
Makine öğrenimi ile ilgili algoritmaların iç işleyişini kavramaya geldiğinde çok büyük olasılıklar vardır. Matematik, programlama sürecinin büyük bir kısmı olduğundan, sorulması gereken birçok önemli soru vardır ve makine öğrenimi geliştirme sürecine matematiği dahil etmenin birçok nedeni vardır.
Matematik bilgisi, farklı uygulamalarda makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak için çok önemlidir. Doğrulama stratejisi ile bir parametre ayarları seçmek için belirsizliği ve tahmin aralıklarını anlamaktan, matematik kavramları, makine öğrenimini uygulamada yardımcı olur. Diğer nedenlerden bazıları, doğru eğitim süresinin seçilmesi, karmaşıklık ve doğruluk ve makine öğrenmesi ile aşırı donatı ve gereçlerin yerine getirilmesi için varyans ticarette yanlılık gibi önyargıların seçilmesidir.
Yukarıdaki nedenlerin her birini anlamak için, bir kişinin kendi alanlarında ileri düzeyde bir matematik deneyimi olması gerekir. Makine öğrenimine girme, genellikle çok boyutlu bir çaba ve ileride makine öğreniminin teorisini ve verimliliğini ilerletmek için çalışabilecek bir dizi matematiksel formülasyon gerektirir.
Matematiğin ana öğrencilerine kendilerini öğrenmeye veren bazı konular şunlardır:
Doğrusal Cebir: 21. yüzyıla ait matematiğin en iyi çözümlerinden biri olarak, bu, gelecek projeksiyonlar, vektör uzayları ve normları için çok önemli olan bir matematik türüdür. İyi haber, derslerin çoğunun ücretsiz olarak MIT eğitim yazılımı üzerinden online olarak sunulmasıdır.
Çok değişkenli hesap: İntegral kalkülüs, kısmi türevler ve diferansiyel matematik, makine öğreniminin gelişimine eklenen bu matematik disiplininin parçaları olabilir.
Teori ve istatistik ve olasılık: İstatistik, makine öğreniminden çok farklı bir fikirdir, ancak istatistik için temel değerler olasılık, olasılık değişkenleri eklemek, varyansları ve makine öğrenimi ile örneklemeyi keşfetmek için hala gereklidir.
Kompleks optimizasyonlar ve algoritmalar: Bu, hesaplamaların verimliliğini artırmak için çok önemli olan bir matematik türüdür. Çeşitli veri yapılarının bilgisi ve herhangi bir veri kümesinde sparsiteyi kullanma, bir algoritma içinde karmaşık bir optimizasyonu uygun şekilde ölçeklemek ve kullanmak için gereklidir.
Ek Konular: Diğer önemli disiplinler arasında sürekli fonksiyon limitleri, bilgi teorisi, gerçek ve karmaşık analiz ve diziler ve fonksiyon uzayları ve manifoldlar yer alabilir. Bunlar, kendilerini yeni makine öğrenimi çözümlerinin geliştirilmesine faydalı olabilecek matematik biçimleri olabilir.
Bu matematik türlerini incelemek şaşırtıcı bir şekilde erişilebilir. Makine öğreniminin geliştirilmesi için gerekli olan bu matematik konuları hakkında temel bir bilgi edinmek, aşağıdaki gibi kaynaklar aracılığıyla yapılabilir:
Kaynak: marktechpost