Panoramica della libreria C ++ di Machine Learning
In questo articolo, vedremo uno schema sulla libreria C ++ di Machine Learning. L'apprendimento automatico con C ++ è un'area interessante perché solo pochi sviluppatori ne sono a conoscenza. C ++ è il primo linguaggio utilizzato da un massimo di programmatori. Per l'apprendimento automatico, gli sviluppatori usano il linguaggio di programmazione Python o R perché è un'ottima alternativa quando si tratta di Data Analysis in quanto Python ha molti moduli. Il C ++ può anche essere usato per l'apprendimento automatico, ma non è facile come Python.
Concetti di Machine Learning C ++
Per iniziare a familiarizzare con l'apprendimento automatico, è necessario conoscere i seguenti concetti:
- Linguaggi di programmazione
- Algebra lineare
- statistica
- Probabilità
- Calcolo
Discutiamo ciascuno di essi in dettaglio.
1. Linguaggi di programmazione
Per implementare algoritmi di apprendimento automatico nel tuo prodotto software o macchina, devi avere familiarità con linguaggi di programmazione come Python, R, ecc. È importante avere una buona conoscenza di questi linguaggi perché vengono utilizzati per implementare un processo di apprendimento automatico completo. Entrambi sono facili da imparare e implementare in quanto hanno moduli di libreria integrati che rendono l'intero processo più semplice e veloce rispetto a qualsiasi altra lingua.
2. Algebra lineare
Tutti abbiamo studiato l'algebra lineare durante l'orario scolastico in quanto è il centro di tutte le operazioni che è possibile eseguire in matematica. Ampiamente usato nella vita reale e un buon esempio. È usato nella scienza e nella tecnologia che ci dà la capacità di eseguire varie operazioni naturali con efficienza con un insieme lineare di equazioni che possiamo calcolare l'output e anche per previsioni future. Le matrici, i vettori e le trasformazioni lineari sono trattati con l'algebra lineare. Viene utilizzato per eseguire e trasformare diverse operazioni sul set di dati.
3. Statistiche
La statistica è anche la parte più importante non solo dell'apprendimento automatico ma di ogni aspetto della vita reale. È un ramo matematico che si occupa di trasformare qualsiasi dato grezzo in alcune informazioni utili come output. Solo un piccolo campione del set di dati può fornire grandi informazioni nell'output utilizzando uno strumento di statistica. Principalmente le statistiche riguardano l'interpretazione, l'organizzazione, la raccolta, la visualizzazione, l'analisi e la presentazione dei dati.
4. Probabilità
Questo è ampiamente utilizzato nell'apprendimento automatico perché puoi garantire cosa accadrà dopo quando dai un input al tuo software o consideri eventuali fenomeni, ma puoi sempre prevedere cosa può accadere a un certo livello o possiamo dire cosa è più probabile che accada, che è una probabilità, significa che qualcosa sta per accadere. Aiuta a prevedere il risultato più piacevole di qualsiasi evento che si sta verificando. Come risultato di una probabilità si troverà sempre tra 0 e 1 dove 0 sfida un evento impossibile e 1 sfida la certezza.
5. Calcolo
Il calcolo è la parte più integrante di qualsiasi processo di apprendimento automatico come sembra, significa calcolare. È correlato al cambiamento continuo nei calcoli matematici. Ha due parti, una è integrale mentre l'altra è calcolo differenziale. Il calcolo è ampiamente utilizzato per sviluppare un modello di apprendimento automatico. Con la disponibilità di set di dati di grandi dimensioni, è possibile progettare una macchina eseguendo calcoli continui su set di dati.
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Questa è stata una guida alla libreria C ++ di Machine Learning. Qui discutiamo anche la panoramica della libreria C ++ di Machine Learning insieme al suo concetto. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
- Apprendimento automatico di data science
- Modelli di apprendimento automatico
- Librerie di apprendimento automatico
- Che cos'è l'apprendimento automatico?