Огляд бібліотеки C ++ машинного навчання

У цій статті ми побачимо конспект бібліотеки машинного навчання C ++. Машинне навчання за допомогою C ++ є цікавою сферою, оскільки про нього знають лише деякі розробники. C ++ - це перша мова, якою користується максимум кодерів. Для машинного навчання розробники використовують мову програмування Python або R, оскільки це прекрасна альтернатива, коли справа стосується аналізу даних, оскільки Python має безліч модулів. C ++ також може використовуватися для машинного навчання, але це не так просто, як Python.

Поняття машинного навчання C ++

Щоб почати отримувати задоволення від машинного навчання, ви повинні мати знання про наступні поняття:

  • Мови програмування
  • Лінійна алгебра
  • Статистика
  • Ймовірність
  • Обчислення

Давайте детально обговоримо кожен з них.

1. Мови програмування

Щоб впровадити алгоритми машинного навчання у свій програмний продукт або машину, ви повинні бути знайомі з такими мовами програмування, як Python, R і т. Д. Важливо добре знати ці мови, оскільки вони використовуються для впровадження повного процесу машинного навчання. І те, і інше легко вивчити та реалізувати, оскільки вони мають вбудовані модулі бібліотеки, які роблять весь процес легшим та швидшим, ніж будь-яка інша мова.

2. Лінійна алгебра

Ми всі вивчали лінійну алгебру в шкільний час, оскільки це центр усіх операцій, які ви можете виконати з математики. Широко використовується в реальному житті і хороший приклад. Він використовується в науці та техніці, що дає нам можливість виконувати різні природні операції з ефективністю за допомогою лінійного набору рівнянь, за допомогою якого ми можемо обчислити вихід, а також для майбутніх прогнозів. Матриці, вектори та лінійні перетворення розглядаються за допомогою лінійної алгебри. Він використовується для виконання та перетворення різних операцій над набором даних.

3. Статистика

Статистика також є найважливішою частиною не тільки машинного навчання, але й кожного аспекту реального життя. Це математична галузь, яка займається перетворенням будь-яких необроблених даних у корисну інформацію як вихід. Лише невеликий зразок із набору даних може дати велику інформацію у виводі за допомогою інструменту статистики. Здебільшого статистика стосується інтерпретації, організації, збору, відображення, аналізу та подання даних.

4. Імовірність

Це широко використовується в машинному навчанні, тому що ви можете гарантувати, що буде далі, коли ви внесете певний внесок у своє програмне забезпечення або розглядаєте будь-які явища, але ви завжди можете передбачити, що може статися на певному рівні, або ми можемо сказати, що найімовірніше відбудеться, є ймовірність, означає, що щось станеться. Це допомагає передбачити найбільш приємний результат будь-якої події, що відбувається. Як результат, ймовірність завжди буде лежати між 0 і 1, де 0 не викликає неможливої ​​події, а 1 не відповідає визначеності.

5. Обчислення

Обчислення - найневід’ємніша частина будь-якого процесу машинного навчання, як це звучить, означає розрахунок. Це пов’язано з постійною зміною математичних обчислень. Він має дві частини, одна - інтегральна, а інша - диференціальне числення. Обчислення широко використовується для розробки моделі машинного навчання. За наявності великих наборів даних машина може бути спроектована шляхом виконання безперервних обчислень на наборах даних.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом до бібліотеки машинного навчання C ++. Тут ми також обговорюємо огляд бібліотеки C ++ для машинного навчання разом з його концепцією. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Машинне навчання даних з наукових даних
  2. Моделі машинного навчання
  3. Бібліотеки машинного навчання
  4. Що таке машинне навчання?

Категорія:

Розробка програмного забезпечення