Bài 12: Machine Learning – Skills – AI – Machine Learning cơ bản

Trang chủ » Training » Bài 12: Machine Learning – Skills – AI – Machine Learning cơ bản
27/02/2022 Training 16 viewed
Học máy có rất rộng và lớn , yêu cầu các kỹ năng trên một số lĩnh vực. Các kỹ năng bạn cần có để trở thành chuyên gia trong Học máy được liệt kê bên dưới:
  • Số liệu thống kê
  • Lý thuyết xác suất
  • Giải tích
  • Kỹ thuật tối ưu hóa
  • Visualization

1. Sự cần thiết toán học trong Machine Learning:

Để cung cấp cho bạn một ý tưởng ngắn gọn về những kỹ năng bạn cần có được, hãy để chúng tôi thảo luận về một số ví dụ –
Ký hiệu toán học
Hầu hết các thuật toán học máy chủ yếu dựa trên toán học. Trình độ toán học mà bạn cần biết có lẽ chỉ là trình độ sơ cấp. Điều quan trọng là bạn phải có thể đọc ký hiệu mà các nhà toán học sử dụng trong các phương trình của họ. Ví dụ – nếu bạn có thể đọc ký hiệu và hiểu ý nghĩa của nó, bạn đã sẵn sàng cho việc học máy học. Nếu không, bạn có thể cần phải học lại kiến thức toán học của mình.
Lý thuyết xác suất :
Đây là một ví dụ để kiểm tra kiến thức hiện tại của bạn về lý thuyết xác suất: Phân loại với xác suất có điều kiện.
Với những định nghĩa này, chúng ta có thể xác định quy tắc phân loại Bayes :
  • Nếu P(c1|x, y) > P(c2|x, y) , c1 .
  • Nếu P(c1|x, y) < P(c2|x, y) ,  c2 .
Tối ưu hoá :
Tuân theo các ràng buộc sau:
Nếu bạn có thể đọc và hiểu những điều trên, bạn đã sẵn sàng.
Visualization
Trong nhiều trường hợp, bạn sẽ cần hiểu các loại biểu đồ trực quan khác nhau để hiểu phân phối dữ liệu của bạn và diễn giải kết quả đầu ra của thuật toán.
Bên cạnh những khía cạnh lý thuyết trên về học máy, bạn cần có kỹ năng lập trình tốt để viết mã các thuật toán đó.
Vậy để thực hiện ML cần những gì? Chúng ta hãy xem xét vấn đề này trong bài tiếp theo.
Chia sẻ:
Tags:
TOP HOME