Omówienie biblioteki Machine Learning C ++

W tym artykule zobaczymy zarys biblioteki Machine Learning C ++. Uczenie maszynowe w C ++ jest interesującym obszarem, ponieważ tylko kilku programistów ma o nim wiedzę. C ++ jest pierwszym językiem używanym przez maksymalnie programistów. Do uczenia maszynowego programiści używają języka programowania Python lub R, ponieważ jest to świetna alternatywa, jeśli chodzi o analizę danych, ponieważ Python ma wiele modułów. C ++ może być również używany do uczenia maszynowego, ale nie jest to łatwe jak Python.

Koncepcje uczenia maszynowego C ++

Aby zacząć uczyć się maszynowo, musisz mieć wiedzę na temat następujących pojęć:

  • Języki programowania
  • Algebra liniowa
  • Statystyka
  • Prawdopodobieństwo
  • Rachunek różniczkowy

Omówmy szczegółowo każdy z nich.

1. Języki programowania

Aby wdrożyć algorytmy uczenia maszynowego w oprogramowaniu lub maszynie, musisz znać języki programowania, takie jak Python, R itp. Ważne jest, aby mieć solidną wiedzę na temat tych języków, ponieważ są one używane do wdrożenia pełnego procesu uczenia maszynowego. Oba są łatwe do nauczenia się i wdrożenia, ponieważ mają wbudowane moduły biblioteczne, dzięki którym cały proces jest łatwiejszy i szybszy niż w jakimkolwiek innym języku.

2. Algebra liniowa

Wszyscy studiowaliśmy algebrę liniową w czasie nauki szkolnej, ponieważ jest to centrum wszystkich operacji, które można wykonywać w matematyce. Szeroko stosowany w prawdziwym życiu i dobry przykład. Jest stosowany w nauce i technologii, która daje nam możliwość wykonywania różnych naturalnych operacji z wydajnością przy użyciu liniowego zestawu równań, które możemy obliczyć dane wyjściowe, a także do przyszłych prognoz. Macierze, wektory i transformacje liniowe są rozpatrywane za pomocą algebry liniowej. Służy do wykonywania i przekształcania różnych operacji na zbiorze danych.

3. Statystyka

Statystyka jest także najważniejszą częścią nie tylko uczenia maszynowego, ale każdego aspektu prawdziwego życia. Jest to gałąź matematyczna, która zajmuje się przekształcaniem dowolnych surowych danych w użyteczne informacje jako dane wyjściowe. Tylko niewielka próbka z zestawu danych może dać duże informacje wyjściowe za pomocą narzędzia statystycznego. Głównie statystyki dotyczą interpretacji, organizacji, gromadzenia, wyświetlania, analizy i prezentacji danych.

4. Prawdopodobieństwo

Jest to szeroko stosowane w uczeniu maszynowym, ponieważ możesz zagwarantować, co stanie się później, gdy włączysz oprogramowanie lub rozważysz jakieś zjawiska, ale zawsze możesz przewidzieć, co może się zdarzyć na pewnym poziomie, lub możemy powiedzieć, co najprawdopodobniej się wydarzy, że jest prawdopodobieństwem, oznacza, że ​​coś się wydarzy. Pomaga w przewidywaniu najbardziej prawdopodobnego wyniku każdego zdarzenia, które ma miejsce. W wyniku prawdopodobieństwa zawsze będzie się mieścić między 0 a 1, gdzie 0 oznacza niemożliwe wydarzenie, a 1 oznacza pewność.

5. Rachunek różniczkowy

Rachunek różniczkowy jest najbardziej integralną częścią każdego procesu uczenia maszynowego, jak się wydaje, oznacza obliczenia. Jest to związane z ciągłą zmianą obliczeń matematycznych. Składa się z dwóch części, jedna jest całką, a druga rachunkiem różniczkowym. Rachunek różniczkowy jest szeroko stosowany do opracowania modelu uczenia maszynowego. Dzięki dostępności dużych zestawów danych można zaprojektować maszynę, wykonując ciągłe obliczenia na zestawach danych.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po bibliotece Machine Learning C ++. Tutaj omawiamy także przegląd Machine Learning C ++ Library wraz z jej koncepcją. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Uczenie maszynowe danych
  2. Modele uczenia maszynowego
  3. Biblioteki uczenia maszynowego
  4. Co to jest uczenie maszynowe?

Kategoria:

Rozwój oprogramowania