Преглед библиотеке Ц ++ за машинско учење

У овом чланку ћемо видети структуру о Библиотеци машинског учења Ц ++. Машинско учење помоћу Ц ++ је занимљиво подручје јер само неколико програмера има знање о томе. Ц ++ је први језик који користи највише кодирача. За машинско учење, програмери користе било Питхон или Р програмски језик, јер је то сјајна алтернатива када је у питању Анализа података, јер Питхон има обиље модула. Ц ++ се такође може користити за машинско учење, али није лако као Питхон.

Концепти машинског учења Ц ++

Да бисте се почели осећати угодно са машинским учењем, морате имати знање о следећим концептима:

  • Програмски језици
  • Линеарна алгебра
  • Статистика
  • Вероватноћа
  • Израчун

Расправимо детаљно о ​​сваком од њих.

1. Језици програмирања

Да бисте имплементирали алгоритме машинског учења у свој софтверски производ или машину, морате бити упознати са програмским језицима као што су Питхон, Р, итд. Важно је да имате добро знање о тим језицима, јер се они користе за спровођење комплетног процеса машинског учења. Оба су лако научити и имплементирати јер имају уграђене библиотечке модуле који чине читав процес лакшим и бржим од било којег другог језика.

2. Линеарна алгебра

Сви смо проучавали Линеарну алгебру у школско време, јер је она центар свих операција које можете изводити из математике. Широко коришћен у стварном животу и добар пример. Користи се у науци и технологији која нам омогућава могућност обављања различитих природних операција са ефикасношћу помоћу линеарног низа једначина које можемо израчунати као резултат и за будућа предвиђања. Матрице, вектори и линеарне трансформације се баве Линеарном Алгебром. Користи се за обављање и трансформисање различитих операција на скупу података.

3. Статистика

Статистика је такође најважнији део не само машинског учења, већ и сваког аспекта стварног живота. То је математичка грана која се бави претварањем било каквих необрађених података у неке корисне информације као излаз. Само мали узорак из скупа података може дати велике информације у исходу користећи алат за статистику. Углавном се статистика односи на интерпретацију, организовање, прикупљање, приказивање, анализу и представљање података.

4. Вероватноћа

Ово се широко користи у машинском учењу, јер можете гарантовати шта ће се догодити када унесете неки допринос вашем софтверу или размотрите било које појаве, али увек можете предвидети шта се може догодити на одређеном нивоу или можемо рећи шта се највероватније може догодити, то је вероватноћа, значи да ће се нешто ускоро догодити. То помаже у предвиђању најпријатнијег исхода било којег догађаја који се догађа. Као резултат вероватноћа ће увек бити између 0 и 1, при чему 0 пркоси немогућем догађају, а 1 пркоси сигурности.

5. Израчун

Калкулус је најбитнији део било ког процеса машинског учења, како звучи, значи рачунати. Повезана је са непрестаном променом математичких израчуна. Има два дела, један је Интеграл, а други Диференцијално рачунање. Израчун се широко користи за развој модела машинског учења. Уз доступност великих скупова података, машина се може конструисати тако да врши континуиране прорачуне на скуповима података.

Препоручени чланци

Ово је водич за Машинско учење Ц ++ библиотеке. Овде такође разматрамо преглед библиотеке Ц ++ за машинско учење заједно са његовим концептом. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -

  1. Дата Сциенце Мацхине Леарнинг
  2. Модели машинског учења
  3. Библиотеке машинског учења
  4. Шта је машинско учење?

Категорија:

Развој софтвера