A Machine Learning C ++ könyvtár áttekintése
Ebben a cikkben felvázoljuk a Machine Learning C ++ könyvtárat. A gépi tanulás a C ++ segítségével érdekes terület, mivel csak kevés fejlesztő rendelkezik ezzel kapcsolatos ismeretekkel. A C ++ az az első nyelv, amelyet a legtöbb kódoló használ. A gépi tanuláshoz a fejlesztők Python vagy R programozási nyelvet használnak, mert ez nagyszerű alternatíva az adat elemzésnél, mivel a Python rengeteg modullal rendelkezik. A C ++ felhasználható gépi tanulásra is, de ez nem olyan egyszerű, mint Python.
A gépi tanulás fogalmai C ++
A gépi tanulás elindításához elengedhetetlen ismeretekkel kell rendelkeznie a következő fogalmakról:
- Programozási nyelvek
- Lineáris algebra
- Statisztika
- Valószínűség
- Számítás
Nézzük meg mindegyiket részletesen.
1. Programozási nyelvek
A gépi tanulási algoritmusok alkalmazásához a szoftvertermékbe vagy a számítógépbe ismernie kell a programozási nyelveket, például a Python, R stb. Fontos, hogy rendelkezzenek megfelelő ismeretekkel ezekről a nyelvekről, mivel ezeket a teljes gépi tanulási folyamat végrehajtásához használják. Mindkettőt könnyű megtanulni és megvalósítani, mivel beépített könyvtári modulokkal rendelkeznek, amelyek megkönnyítik és gyorsabbá teszik az egész folyamatot, mint bármely más nyelv.
2. Lineáris algebra
Mindannyian tanulmányoztunk a lineáris algebrát az iskolában, mivel ez a matematikában végrehajtható összes művelet központja. Széles körben használják a való életben, és jó példa. A tudományban és a technológiában használják, amely lehetőséget ad arra, hogy különféle természetes műveleteket hatékonysággal hajthassunk végre egy lineáris egyenletkészlettel, amely alapján kiszámolhatjuk a kimenetet, és a jövőbeni előrejelzésekhez is. A mátrixok, vektorok és lineáris transzformációkkal a Lineáris Algebra foglalkozik. Az adatkészlet különféle műveleteinek végrehajtására és átalakítására szolgál.
3. Statisztika
A statisztika nemcsak a gépi tanulás, hanem a való élet minden aspektusának a legfontosabb része. Ez egy matematikai ág, amelynek feladata minden nyers adat hasznos információké alakítása outputként. Csak egy kis minta az adatkészletből adhat nagy információt a kimeneten egy statisztikai eszköz segítségével. A statisztikák elsősorban az adatok értelmezésére, szervezésére, gyűjtésére, megjelenítésére, elemzésére és bemutatására vonatkoznak.
4. Valószínűség
Ezt széles körben használják a gépi tanulásban, mert garantálhatja, hogy mi fog történni, ha valamilyen információt ad be a szoftverbe, vagy megfontol egy esetleges jelenséget, de mindig megjósolhatja, hogy mi történhet egy adott szinten, vagy elmondhatjuk, hogy mi történik valószínűleg egy valószínűség, azt jelenti, hogy valami történni fog. Segít megmondani a bekövetkező események legszebb eredményét. Mivel a valószínűség kimenetele mindig 0 és 1 között lesz, ahol 0 a lehetetlen eseményt, az 1 pedig a bizonyosságot jelenti.
5. Kalkulus
A kalkulus minden gépi tanulási folyamat leginkább szerves része, amint hangzik, azt jelenti, hogy kiszámítja. Ez összefügg a matematikai számítások folyamatos változásával. Két részből áll, az egyik integrál, a másik pedig a differenciálszámítás. A Calculust széles körben használják gépi tanulási modell kidolgozására. Nagyméretű adatkészletek rendelkezésre állásával egy gépet úgy lehet megtervezni, hogy folyamatos számításokat végezzen az adatkészletekre.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Machine Learning C ++ könyvtárhoz. Itt megvitatjuk a Machine Learning C ++ könyvtár áttekintését és koncepcióját. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Adattudományi gépi tanulás
- Gépi tanulási modellek
- Gépi tanulás könyvtárak
- Mi a gépi tanulás?