머신 러닝을 배우려면: 확률과 그 응용에 대한 철저한 지식 첫 번째 지점을 기반으로 하는 통계에 대한 좋은 지식 선형 대수 및 기본 대수에 대한 이해 삼각법에 대한 이해 미적분에 대한 실무 지식 프로그래밍 언어를 사용한 손재주
위의 내용 중 어느 하나라도 모르는 경우 게스트 게시는 기계 학습의 주어진 과정을 진행하는 동안 장애물에 직면하지 않도록 철저히 학습하는 것을 요점으로 합니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
기계가 복잡한 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상태에서 수행하는 능력을 기계 학습이라고 합니다. 컴퓨터 과학, 대수학, 통계학, 미적분학 등과 같은 주제의 교차점에 있는 다학문 영역입니다. 인공 지능의 하위 집합이며 수십 년 동안 인간을 매료시킨 연구 분야입니다.
ML로 약칭되며 다양한 기술을 포괄하며 특정 목적을 위한 다양한 도구로 구성됩니다. 회귀, 분류, 딥 러닝, 랜덤 포레스트, 신경망… 그리고 목록은 계속해서 진행됩니다. 이것이 논쟁이 되더라도 14가지가 넘는 종류가 있다고 한다. 세 가지 주요 하위 유형으로 분류하는 데 훨씬 더 많은 동의가 있습니다.
- 지도 학습
- 비지도 학습
- 강화학습
머신 러닝은 데이터를 대규모로 유용하게 만들 수 있다는 점에서 찬사를 받고 있습니다. 기업이 고객을 위한 서비스를 개선하고 이익을 극대화하고 비즈니스 목표를 달성하기 위한 도구로 사용하는 반면 과학자들은 복잡한 문제를 해결하고 인간의 삶을 풍요롭게 하는 참신한 솔루션을 발견하는 데 사용합니다.
기계 학습은 어디에 사용됩니까?
그것은 우리가 사용하는 거의 모든 앱과 기술 서비스와 함께 21세기 라이프스타일에서 중요한 위치를 차지하게 되었습니다. Facebook, Instagram, Quora, Reddit 등의 플랫폼에서 선별된 피드에서 Amazon 및 Flipkart와 같은 웹사이트의 제품 추천에 이르기까지 기계 학습 및 사용 사례는 어디에서나 찾을 수 있습니다.
가장 좋아하는 검색 엔진은 신뢰할 수 있고 유용한 검색 결과를 제공하기 위해 기계 학습에 크게 의존합니다. 내비게이션 서비스는 이를 사용하여 신뢰할 수 있는 교통 예측을 제공합니다. 일기 예보는 기상 과학의 크고 복잡한 모델을 빠르게 버리고 ML 기반 접근 방식으로 대체하고 있습니다.
언어 번역기, TTS(텍스트 음성 변환) 엔진, 컴퓨터 비전 및 자율 주행 자동차와 같은 소위 미래 도구가 모두 여기에 의존합니다. 대체로 기계 학습은 우리의 일상 생활에 스며들어 있으며 이미 우리의 삶을 향상시키고 있는 체인지메이커로 널리 인식되고 있습니다.
사람들이 기계 학습을 공부하는 이유는 무엇입니까?
산업 혁명과 인터넷 시대와 마찬가지로 머신 러닝은 취업 시장을 폭풍처럼 몰아넣었습니다. 머신 러닝이 가지고 있는 엄청난 수의 애플리케이션으로 인해 기업은 숙련되고 도메인 전문 지식을 갖춘 전문가를 찾기 위해 노력하고 있습니다.
전 세계 머신 러닝 시장은 2022년을 기준 연도로 고려할 때 38.8%의 복합 연간 성장률로 2029년까지 2,099억 1,000만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 기술 회사, 은행 및 금융 서비스 조직, 새로운 시대의 신생 기업 및 기존 거물 모두에서 매일 많은 기회가 열리고 있습니다.
이로 인해 누구든지 기계 학습의 지수라고 주장하는 학위 프로그램과 과정이 확산되었습니다. 그러나 머신 러닝을 만족스럽게 배우기 위해 충족해야 하는 다양한 기준이 있기 때문에 이는 완전히 사실이 아닙니다. 아래에 나열되어 있습니다.
기계 학습에 필요한 전제 조건
다학문 분야인 ML은 고도로 기술적인 분야입니다. 기계 학습 경력을 위한 훌륭한 기초를 구축하기 위해 전문 지식이 필요한 6가지 광범위한 영역이 있습니다.
고등학교 대수 및 선형 대수
수학은 기계 학습에서 엄청나게 사용됩니다. 따라서 대수학을 잘 이해하는 것이 필수입니다. 그만큼
초점에는 선형 방정식, 대수, 텐서, 행렬 및 곱셈과 함수가 포함됩니다.
데이터는 행렬/텐서의 형태로 표현됩니다.
모델이 작동하도록 하기 위해 변형이 광범위하게 사용됩니다.
방정식 형태의 관계 표현은 매우 일반적입니다.
기본 삼각법
삼각형(및 기하학)은 기계 학습과 활발히 관련되지 않지만 삼각법 기본 사항은 그 자체로 상당히 고급 주제인 신경망에서 tanh라고 하는 특정 종류의 활성화 함수를 이해하는 데 특히 필요합니다.
그럼에도 불구하고 삼각법에 대한 강한 이해는 건전한 기초를 가지고 있다는 표시이며, 이는 확실히 새로운 학습자에게 좋은 대안이 될 것입니다.
개연성
확률 모델과 확률 이론은 통계의 기반으로 간주되며, 이는 기계 학습의 기본이 됩니다. 결과가 개별적일 필요가 없다는 개념은 영역에서 먼 길을 가고 따라서 내부화될 필요가 있습니다.
간단한 확률에서 시작
y, 조건부 확률과 베이즈의 정리와 같은 고급 개념을 교육해야 합니다. 시간이 지남에 따라 더 많이 배우게 되지만 이것들은 필요한 기본 기본 사항입니다.
통계
확률을 바탕으로 초기 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준 편차 등을 결합하여 분포 유형을 아는 것이 필요합니다.
정규 분포와 학생의 T는 초보자를 맞이하는 것입니다. 데이터가 어떻게 표현되고 작동하는지에 대한 명확한 직관을 구축하면서 이것들을 자세히 다루게 됩니다. 가설 테스트는 필수적이며 자연스럽게 z-점수, t-점수 등 및 신뢰 구간으로 이어집니다.
계산법
과학이나 공학에 대한 배경 지식이 있는 사람이라면 누구나 미적분학이 작업의 많은 이론적 측면의 중심을 형성하는 하나의 도구라고 말할 것입니다. 일반적으로 머신 러닝과 특히 딥 러닝에서도 마찬가지입니다.
기본 수준에서는 거의 사용되지 않습니다. 기울기와 편도함수를 알면 역전파를 이해할 수 있습니다. 잘 알지 못해도 할 수 있지만(Andrew Ng는 그렇게 말합니다!), 이를 아는 것은 내부에서 일어나는 일을 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로그래밍 언어
기계 학습은 주로 Python과 같은 강력한 프로그래밍 언어가 제공하는 기능으로 인해 번성했습니다. 적합하다고 생각하는 모든 언어를 사용할 수 있지만 Python은 최고의 선택입니다. 배터리 포함 모토에서 알 수 있듯이 많은 수의 라이브러리/모듈을 포함하기 위해 엄청나게 사용됩니다.
코딩 전문가가 될 필요는 없지만 변수, 데이터 유형, 함수 및 라이브러리 사용의 기본 사항을 이해할 수 있어야 합니다. 결국 통찰력 있는 플롯에서 깊은 그물에 이르는 모든 작업을 수행하게 됩니다.
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