Prezentare generală a bibliotecii Machine Learning C ++
În acest articol, vom vedea o sinteză despre Machine Learning C ++ Library. Învățarea automată cu C ++ este o zonă interesantă, deoarece doar câțiva dezvoltatori au cunoștințe despre aceasta. C ++ este prima limbă folosită de maximum codificatori. Pentru învățarea automată, dezvoltatorii folosesc fie limbajul de programare Python, fie R, deoarece aceasta este o alternativă excelentă când vine vorba de Analiza datelor, deoarece Python are o mulțime de module. C ++ poate fi folosit și pentru învățarea automată, dar nu este ușor ca Python.
Conceptele de învățare a mașinii C ++
Pentru a începe să te simți confortabil în procesul de învățare automată, trebuie să ai cunoștințe despre următoarele concepte:
- Limbaje de programare
- Algebră liniară
- Statistici
- Probabilitate
- Calcul
Să discutăm în detaliu fiecare dintre ele.
1. Limbi de programare
Pentru a implementa algoritmi de învățare automată în produsul sau mașina dvs. software, trebuie să fiți familiarizați cu limbaje de programare precum Python, R, etc. Este important să aveți cunoștințe solide despre aceste limbi, deoarece sunt utilizate pentru implementarea unui proces complet de învățare a mașinilor. Ambele sunt ușor de învățat și implementat, deoarece au module de bibliotecă încorporate care fac întregul proces mai ușor și mai rapid decât orice altă limbă.
2. Algebra liniară
Cu toții am studiat algebra liniară în timpul școlii, deoarece este centrul tuturor operațiunilor pe care le puteți efectua în matematică. Folosit pe scară largă în viața reală și un bun exemplu. Este utilizat în știință și tehnologie, care ne oferă capacitatea de a efectua diverse operații naturale cu eficiență cu un set liniar de ecuații pe care le putem calcula la ieșire și, de asemenea, pentru previziuni viitoare. Matricile, vectorii și transformările liniare sunt tratate cu Algebra liniară. Este utilizat pentru a efectua și transforma diferite operații pe setul de date.
3. Statistici
Statistica este, de asemenea, cea mai importantă parte a învățării nu numai a mașinilor, ci a tuturor aspectelor vieții reale. Este o ramură matematică care se ocupă cu transformarea oricăror date brute în unele informații utile ca rezultat. Doar un eșantion mic din setul de date poate oferi informații mari la ieșire folosind un instrument de statistică. În principal, statisticile vizează interpretarea, organizarea, colectarea, afișarea, analiza și prezentarea datelor.
4. Probabilitate
Acest lucru este utilizat pe scară largă în învățarea mașinii, deoarece puteți garanta ce se va întâmpla atunci când dați o anumită intrare în software-ul dvs. sau luați în considerare orice fenomen, dar puteți prezice întotdeauna ce se poate întâmpla la un anumit nivel sau putem spune ce este cel mai probabil să se întâmple, că este o probabilitate, înseamnă că ceva este pe cale să se întâmple. Acesta ajută la prezicerea rezultatului cel mai probabil al oricărui eveniment care are loc. Ca rezultat al unei probabilități va fi întotdeauna între 0 și 1 unde 0 sfidează un eveniment imposibil și 1 sfidează certitudinea.
5. Calcul
Calculul este cea mai parte integrantă a oricărui proces de învățare a mașinilor, așa cum sună, înseamnă calcul. Este legată de schimbarea continuă a calculelor matematice. Are două părți, una este integrală, în timp ce cealaltă este calcul diferențial. Calculul este utilizat pe scară largă pentru a dezvolta un model de învățare automată. Cu disponibilitatea unor seturi de date mari, o mașină poate fi proiectată efectuând calcule continue pe seturi de date.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid al Bibliotecii Machine Learning C ++. Aici vom discuta, de asemenea, privire de ansamblu a Machine Learning C ++ Library împreună cu conceptul acesteia. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Învățarea mașinilor de știință a datelor
- Modele de învățare a mașinilor
- Biblioteci de învățare automată
- Ce este învățarea automată?