機械学習とその必要性 ある
機械学習は人工知能のサブ分野であり、さまざまな種類のデータを独自に分析および解釈するように設計されたアルゴリズムがコンピューティング システムに供給されます。これらの学習アルゴリズムは、サンプル データを使用してトレーニングされると、分析機能を獲得します。
分析するデータの量が非常に多く、人間の限界を超えている場合に役立ちます。重要な結論を引き出したり、重要な決定を下したりするために使用できます。
それが適用されるいくつかの重要な領域:
- がん治療。
がん細胞を殺すために使用される化学療法には、人体の健康な細胞さえも殺してしまうリスクがあります。化学療法に代わる効果的な方法は、機械学習アルゴリズムを使用して細胞を正確に区別する放射線療法です。
- ロボット手術…
この技術を使用すると、スペースが狭く、医師が手術を失敗するリスクが高い人体の部位でもリスクなく手術を行うことができます。ロボット手術は、機械学習アルゴリズムを使用して訓練されます。
- 金融-
これは、検出するには人間では数時間かかるであろう不正な銀行取引を数秒で検出するために使用されます。
機械学習の有用性は無限であり、多くの分野で使用できます。
機械学習では何を学ぶのでしょうか?
- 教師ありアルゴリズム -
教師あり学習は、入力と出力がわかっている学習のタイプです。マッチングプロセスやそれらの間の関係を学習するアルゴリズムを作成します。
ほとんどのアルゴリズムは教師あり学習に基づいています。
- 教師なしアルゴリズム –
教師なし学習では、出力は不明であり、データの構造と分布を決定する際にアルゴリズムが自給自足できる方法でアルゴリズムを作成する必要があります。
前提条件
コンピューター サイエンスの学生やエンジニアリングのバックグラウンドを持つその他の学生は、機械学習を学ぶのが簡単だと感じています。ただし、以下の分野について十分な知識、または少なくとも基本的な知識がある人は、初心者レベルでこの主題を習得できます。
- プログラミングの基礎。
プログラミングの基礎には、基本的なプログラミング、そのデータ構造とアルゴリズムに関する十分な知識が含まれます。
- オッズと統計…
公理と規則、ベイの定理、回帰などの基本的な確率のトピックに精通している必要があります。
平均、中央値、最頻値、分散などの統計トピックに関する知識正規分布、ポアソン分布、二項分布など。
- 線形代数 -
線形代数は、行列とベクトル空間の形式で線形式を表現します。このためには、行列、複素数、多項方程式などのトピックに精通している必要があります。
注: これらの前提条件は初心者向けです。
機械学習における就職の見通し ある
現代的かつ即興的なテクノロジーでの無限の用途と使用により、その専門家に対する需要は日々増加しており、決してトレンドから外れる事はありません。
専門家は次の分野で仕事を見つけることができます。 –
- 機械学習エンジニア
- データエンジニア
- データアナリスト
- データサイエンティスト
