Visão geral da biblioteca C ++ do Machine Learning
Neste artigo, veremos um esboço na Biblioteca C ++ do Machine Learning. O aprendizado de máquina com C ++ é uma área interessante, pois apenas alguns desenvolvedores têm conhecimento sobre isso. C ++ é a primeira linguagem usada por um máximo de codificadores. Para aprendizado de máquina, os desenvolvedores usam a linguagem de programação Python ou R, porque é uma ótima alternativa quando se trata de análise de dados, pois o Python possui muitos módulos. O C ++ também pode ser usado para aprendizado de máquina, mas não é fácil como o Python.
Conceitos de Machine Learning C ++
Para começar a se sentir confortável com o aprendizado de máquina, você deve ter conhecimento sobre os seguintes conceitos:
- Linguagens de programação
- Álgebra Linear
- Estatisticas
- Probabilidade
- Cálculo
Vamos discutir cada um deles em detalhes.
1. Linguagens de Programação
Para implementar algoritmos de aprendizado de máquina em seu produto ou máquina de software, você deve estar familiarizado com linguagens de programação como Python, R etc. É importante ter um bom conhecimento sobre essas linguagens, pois elas são usadas para implementar um processo completo de aprendizado de máquina. Ambos são fáceis de aprender e implementar, pois possuem módulos de biblioteca embutidos que tornam todo o processo mais fácil e rápido do que qualquer outro idioma.
2. Álgebra Linear
Todos nós estudamos álgebra linear no horário escolar, pois é o centro de todas as operações que você pode realizar em matemática. Amplamente utilizado na vida real e um bom exemplo. É usado na ciência e na tecnologia, o que nos dá a capacidade de executar várias operações naturais com eficiência, com um conjunto linear de equações que podemos calcular a produção e também para previsões futuras. Transformações matriciais, vetores e lineares são tratadas com álgebra linear. É usado para executar e transformar diferentes operações no conjunto de dados.
3. Estatísticas
A estatística também é a parte mais importante não apenas do aprendizado de máquina, mas de todos os aspectos da vida real. É um ramo matemático que se preocupa em transformar qualquer dado bruto em algumas informações úteis como saída. Apenas uma pequena amostra do conjunto de dados pode fornecer grandes informações na saída usando uma ferramenta de estatística. A maioria das estatísticas preocupa-se com a interpretação, organização, coleta, exibição, análise e apresentação de dados.
4. Probabilidade
Isso é amplamente utilizado no aprendizado de máquina, porque você pode garantir o que acontecerá a seguir quando fornecer alguma entrada em seu software ou considerar qualquer fenômeno, mas sempre poderá prever o que pode acontecer em um determinado nível ou podemos dizer o que provavelmente acontecerá: é uma probabilidade, significa que algo está prestes a acontecer. Ajuda a prever o resultado mais agradável de qualquer evento que esteja ocorrendo. Como resultado de uma probabilidade, estará sempre entre 0 e 1, onde 0 desafia um evento impossível e 1 desafia a certeza.
5. Cálculo
O cálculo é a parte mais integrante de qualquer processo de aprendizado de máquina, pois parece, significa cálculo. Está relacionado à mudança contínua nos cálculos matemáticos. Ele tem duas partes, uma é Integral e a outra é Cálculo Diferencial. O cálculo é amplamente usado para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina. Com a disponibilidade de grandes conjuntos de dados, uma máquina pode ser projetada executando cálculos contínuos nos conjuntos de dados.
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Este foi um guia da Biblioteca C ++ do Machine Learning. Aqui também discutimos a visão geral da Biblioteca C ++ do Machine Learning, juntamente com seu conceito. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Aprendizado de máquina de ciência de dados
- Modelos de aprendizado de máquina
- Bibliotecas de Machine Learning
- O que é aprendizado de máquina?