Ülevaade masinõppe C ++ raamatukogust

Selles artiklis näeme masinõppe C ++ teegi ülevaade. Masinõpe C ++ abil on huvitav valdkond, sest ainult vähestel arendajatel on selle kohta teadmisi. C ++ on esimene keel, mida kasutavad maksimaalselt kooderid. Masinaõppimiseks kasutavad arendajad kas Pythoni või R programmeerimiskeelt, sest see on suurepärane alternatiiv andmete analüüsimisel, kuna Pythonil on palju mooduleid. C ++ saab kasutada ka masinõppes, kuid Pythonina pole see nii lihtne.

Masinõppe C ++ kontseptsioonid

Masinõppega rahulolu alustamiseks peavad teil olema teadmised järgmiste mõistete kohta:

  • Programmeerimiskeeled
  • Lineaaralgebra
  • Statistika
  • Tõenäosus
  • Kalkulatsioon

Arutame igaüks neist üksikasjalikult.

1. Programmeerimiskeeled

Masinõppe algoritmide rakendamiseks oma tarkvaratootesse või masinasse peate tundma programmeerimiskeeli, nagu Python, R jne. Oluline on nende keelte põhjalik tundmine, kuna neid kasutatakse täieliku masinõppeprotsessi rakendamiseks. Mõlemat on lihtne õppida ja rakendada, kuna neil on sisseehitatud raamatukogu moodulid, mis muudavad kogu protsessi lihtsamaks ja kiiremaks kui ükski teine ​​keel.

2. Lineaarne algebra

Me kõik oleme kooliajal õppinud lineaarset algebrat, kuna see on kõigi toimingute keskpunkt, mida saate matemaatikas teha. Päris elus laialdaselt kasutatav ja hea näide. Seda kasutatakse teaduses ja tehnoloogias, mis annab meile võimaluse teostada mitmesuguseid looduslike toimingute tõhusust lineaarsete võrrandikomplektide abil, mille abil saame arvutada väljundi, ja ka tulevikuprognooside jaoks. Maatriksid, vektorid ja lineaarsed teisendused käsitletakse lineaarses algebras. Seda kasutatakse andmekogumis erinevate toimingute tegemiseks ja muundamiseks.

3. Statistika

Statistika on lisaks masinõppele ka kõige olulisem osa reaalses elus. See on matemaatiline haru, mis tegeleb mis tahes töötlemata andmete muundamisega väljundiks kasulikuks teabeks. Ainult väike valim andmekogumist võib statistika tööriista abil anda väljundina palju teavet. Enamasti tegeleb statistika andmete tõlgendamise, korraldamise, kogumise, kuvamise, analüüsimise ja esitamisega.

4. Tõenäosus

Seda kasutatakse masinõppes laialdaselt, kuna saate oma tarkvarasse sisenemisel või mõne nähtuse arvestamisel garanteerida, mis juhtub järgmisena, kuid võite alati ennustada, mis võib teatud tasemel juhtuda, või võime öelda, mis tõenäoliselt juhtub, et on tõenäosus, tähendab, et midagi juhtub. See aitab ennustada toimuva sündmuse kõige sümpaatsemat tulemust. Kuna tõenäosuse tulemus jääb alati vahemikku 0 ja 1, kus 0 tähistab võimatut sündmust ja 1 kindlust.

5. Kalkulatsioon

Kalkuleerimine on mis tahes masinõppeprotsessi kõige lahutamatu osa, nagu see kõlab, tähendab arvutamist. See on seotud matemaatikaarvutuste pideva muutumisega. See koosneb kahest osast, üks on integraalne, teine ​​aga diferentsiaalarv. Calculust kasutatakse laialdaselt masinõppe mudeli väljatöötamiseks. Suurte andmekogumite olemasolul saab masina kujundada, tehes pidevalt andmekogumeid.

Soovitatavad artiklid

See on olnud masinõppe C ++ teegi juhend. Siin käsitleme ka masinõppe C ++ raamatukogu ülevaadet koos selle kontseptsiooniga. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Andmeteaduse masinõpe
  2. Masinõppe mudelid
  3. Masinõppe raamatukogud
  4. Mis on masinõpe?

Kategooria:

Tarkvaraarendus