Descripción general de la biblioteca C ++ de Machine Learning
En este artículo, veremos un resumen de la Biblioteca C ++ de Machine Learning. El aprendizaje automático con C ++ es un área interesante porque solo unos pocos desarrolladores tienen conocimiento al respecto. C ++ es el primer lenguaje utilizado por un máximo de codificadores. Para el aprendizaje automático, los desarrolladores usan lenguaje de programación Python o R porque es una gran alternativa cuando se trata de análisis de datos, ya que Python tiene muchos módulos. C ++ también se puede utilizar para el aprendizaje automático, pero no es tan fácil como Python.
Conceptos de Machine Learning C ++
Para comenzar a sentirse cómodo con el aprendizaje automático, debe tener conocimiento sobre los siguientes conceptos:
- Lenguajes de programación
- Álgebra lineal
- Estadísticas
- Probabilidad
- Cálculo
Analicemos cada uno de ellos en detalle.
1. Lenguajes de programación
Para implementar algoritmos de aprendizaje automático en su producto o máquina de software, debe estar familiarizado con los lenguajes de programación como Python, R, etc. Es importante tener un buen conocimiento de estos lenguajes porque se utilizan para implementar un proceso completo de aprendizaje automático. Ambos son fáciles de aprender e implementar, ya que tienen módulos de biblioteca incorporados que hacen que todo el proceso sea más fácil y rápido que cualquier otro idioma.
2. Álgebra lineal
Todos hemos estudiado álgebra lineal en el horario escolar, ya que es el centro de todas las operaciones que puedes realizar en matemáticas. Ampliamente utilizado en la vida real y un buen ejemplo. Se utiliza en ciencia y tecnología, lo que nos da la capacidad de realizar varias operaciones naturales con eficiencia con un conjunto lineal de ecuaciones que podemos calcular la salida y también para predicciones futuras. Las matrices, los vectores y las transformaciones lineales se tratan con álgebra lineal. Se utiliza para realizar y transformar diferentes operaciones en el conjunto de datos.
3. Estadísticas
La estadística también es la parte más importante no solo del aprendizaje automático sino de todos los aspectos de la vida real. Es una rama matemática que se ocupa de transformar cualquier dato sin procesar en información útil como salida. Solo una pequeña muestra del conjunto de datos puede proporcionar una gran información en la salida utilizando una herramienta de estadísticas. En su mayoría, las estadísticas se refieren a la interpretación, organización, recopilación, visualización, análisis y presentación de datos.
4. Probabilidad
Esto se usa ampliamente en el aprendizaje automático porque puede garantizar lo que sucederá a continuación cuando ingrese información en su software o considere cualquier fenómeno, pero siempre puede predecir lo que puede suceder a cierto nivel o podemos decir qué es más probable que suceda es una probabilidad, significa que algo está por suceder. Ayuda a predecir el resultado más probable de cualquier evento que esté ocurriendo. Como resultado de una probabilidad siempre estará entre 0 y 1 donde 0 desafía el evento imposible y 1 desafía la certeza.
5. Cálculo
El cálculo es la parte más integral de cualquier proceso de aprendizaje automático, ya que suena, significa calcular. Está relacionado con el cambio continuo en los cálculos matemáticos. Tiene dos partes, una es integral, mientras que la otra es cálculo diferencial. El cálculo se usa ampliamente para desarrollar un modelo de aprendizaje automático. Con la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, se puede diseñar una máquina realizando cálculos continuos en conjuntos de datos.
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Esta ha sido una guía de la Biblioteca de C ++ de Machine Learning. Aquí también discutimos la descripción general de la Biblioteca C ++ de Machine Learning junto con su concepto. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
- Aprendizaje automático de ciencia de datos
- Modelos de aprendizaje automático
- Bibliotecas de aprendizaje automático
- ¿Qué es el aprendizaje automático?