Pregled knjižnice C ++ za strojno učenje

U ovom ćemo članku vidjeti strukturu knjižnice Strojno učenje C ++. Strojno učenje s C ++ zanimljivo je područje jer o njemu znaju samo nekoliko programera. C ++ je prvi jezik koji koristi najviše kodirača. Za strojno učenje, programeri koriste bilo programski jezik bilo Python, bilo R, jer je to sjajna alternativa kada je u pitanju analiza podataka jer Python ima obilje modula. C ++ se također može koristiti za strojno učenje, ali nije lako kao Python.

Koncepti strojnog učenja C ++

Da biste se počeli osjećati ugodno s strojnim učenjem, morate imati znanje o sljedećim pojmovima:

  • Programski jezici
  • Linearna algebra
  • statistika
  • Vjerojatnost
  • Račun

Razgovarajmo detaljno o svakom od njih.

1. Jezici programiranja

Da biste implementirali algoritme strojnog učenja u svoj softverski proizvod ili uređaj, morate biti upoznati s programskim jezicima kao što su Python, R, itd. Važno je dobro poznavati ove jezike, jer se oni koriste za primjenu cjelovitog procesa strojnog učenja. Oba se lako mogu naučiti i implementirati jer imaju ugrađene module knjižnice koji čine čitav proces lakšim i bržim nego bilo koji drugi jezik.

2. Linearna algebra

Svi smo u školskom vremenu proučavali Linearnu algebru jer je ona središte svih operacija koje možete izvesti iz matematike. Široko se koristi u stvarnom životu i dobar primjer. Koristi se u znanosti i tehnologiji što nam omogućuje učinkovitost obavljanja različitih prirodnih operacija s učinkovitošću pomoću linearnog niza jednadžbi koje možemo izračunati kao rezultat i za buduća predviđanja. Matrice, vektori i linearne transformacije obrađuju se linearnom algebrom. Koristi se za izvođenje i transformiranje različitih operacija na skupu podataka.

3. Statistika

Statistika je također najvažniji dio ne samo strojnog učenja, već i svakog aspekta stvarnog života. To je matematička grana koja se bavi pretvaranjem svih sirovih podataka u neke korisne informacije kao izlaz. Samo mali uzorak iz skupa podataka može dati velike podatke u ishodu koristeći alat za statistiku. Uglavnom se statistika odnosi na interpretaciju, organiziranje, prikupljanje, prikazivanje, analizu i prezentaciju podataka.

4. Vjerojatnost

Ovo se široko koristi u strojnom učenju jer možete jamčiti što će se dogoditi nakon što unesete neki doprinos vašem softveru ili razmotrite bilo kakve fenomene, ali uvijek možete predvidjeti što se može dogoditi na određenoj razini ili možemo reći što se najvjerojatnije može dogoditi, je vjerojatnost, znači da će se nešto uskoro dogoditi. To vam pomaže u predviđanju najsimpatičnijih ishoda bilo kojeg događaja. Kao ishod vjerojatnost će uvijek biti između 0 i 1 gdje 0 prkosi nemogućem događaju, a 1 prkosi sigurnosti.

5. Izračun

Račun je najkompozitivniji dio svakog procesa strojnog učenja, kako zvuči, znači računati. Povezana je s kontinuiranom promjenom matematičkih izračuna. Ima dva dijela, jedan je Integral, a drugi Diferencijalno računanje. Račun se široko koristi za izradu modela strojnog učenja. Uz dostupnost velikih skupova podataka, stroj se može konstruirati izvodeći kontinuirane proračune na skupovima podataka.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Strojno učenje C ++ knjižnice. Ovdje ćemo također raspravljati o pregledu Strojne učenja C ++ knjižnice, zajedno s njegovim konceptom. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Strojno učenje podataka o znanosti
  2. Modeli strojnog učenja
  3. Knjižnice strojnog učenja
  4. Što je strojno učenje?

Kategorija:

Razvoj softvera