Machine learning en de noodzaak ervan A
Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie waarin een computersysteem wordt gevoed met algoritmen die zijn ontworpen om verschillende soorten gegevens zelfstandig te analyseren en interpreteren. Deze leeralgoritmen verwerven het vermogen om te analyseren wanneer ze daarvoor worden getraind met behulp van voorbeeldgegevens.
Het is nuttig wanneer de hoeveelheid te analyseren gegevens zeer groot is en de menselijke grenzen te boven gaat. Het kan worden gebruikt om belangrijke conclusies te trekken en belangrijke beslissingen te nemen.
Enkele belangrijke gebieden waarin het wordt toegepast:
- Kankerbehandeling.
Chemotherapie, die wordt gebruikt om kankercellen te doden, brengt het risico met zich mee dat zelfs gezonde cellen in het menselijk lichaam worden gedood. Een effectief alternatief voor chemotherapie is bestralingstherapie, waarbij machine learning-algoritmen worden gebruikt om het juiste onderscheid tussen cellen te maken.
- Robotchirurgie…
Met behulp van deze technologie kunnen operaties zonder risico worden uitgevoerd in delen van het menselijk lichaam waar de ruimtes krap zijn en het risico dat de arts de operatie verprutst groot is. Robotchirurgie wordt getraind met behulp van machine learning-algoritmen.
- financieel-
Het wordt gebruikt om frauduleuze banktransacties binnen enkele seconden te detecteren, terwijl het een mensuur zou kosten om deze te detecteren.
Het nut van machinaal leren is eindeloos en het kan op veel gebieden worden gebruikt.
Wat leer je bij machine learning?
- Onder toezicht staande algoritmen-
Begeleid leren is het type leren waarbij de input en output bekend zijn. je schrijft een algoritme om het matchingproces of de relatie daartussen te leren.
De meeste algoritmen zijn gebaseerd op begeleid leren.
- Algoritmen zonder toezicht –
Bij onbewaakt leren is de output onbekend en moeten de algoritmen zo worden geschreven dat ze zelfvoorzienend zijn bij het bepalen van de structuur en distributie van de gegevens.
Vereisten
Studenten computerwetenschappen en andere studenten met een technische achtergrond vinden het gemakkelijker om machine learning te leren. Iedereen met goede of op zijn minst basiskennis op de volgende gebieden kan het onderwerp echter op beginnersniveau beheersen:
- Basisprincipes van programmeren.
De basisprincipes van programmeren omvatten een goede kennis van basisprogrammering, de datastructuren en algoritmen.
- Kansen en statistieken…
Moet bekend zijn met fundamentele waarschijnlijkheidsonderwerpen zoals axioma's en regels, de stelling van Baye, regressie, enz.
Kennis van statistische onderwerpen zoals gemiddelde, mediaan, modus, variantie, &? verdelingen zoals normaal, Poisson, binomiaal etc.
- Lineaire algebra-
Lineaire algebra is de weergave van lineaire uitdrukkingen in de vorm van matrices en vectorruimten. Hiervoor moet men goed thuis zijn in onderwerpen als matrices, complexe getallen en polynoomvergelijkingen.
OPMERKING: Deze vereisten zijn voor beginners.
Werkvooruitzichten in machine learning A
Vanwege de onbeperkte toepassingen en het gebruik in moderne en geïmproviseerde technologie neemt de vraag naar professionals met de dag toe en zal deze nooit uit de mode raken.
Een professional kan werk vinden op de volgende gebieden: –
- Machine learning-ingenieur
- Gegevensingenieur
- Data-analist
- Data scientist
