Bài 12: Machine Learning - Skills

Học máy có rất rộng và lớn , yêu cầu các kỹ năng trên một số lĩnh vực. Các kỹ năng bạn cần có để trở thành chuyên gia trong Học máy được liệt kê bên dưới:

Số liệu thống kê
Lý thuyết xác suất
Giải tích
Kỹ thuật tối ưu hóa

Visualization

1. Sự cần thiết toán học trong Machine Learning:

Để cung cấp cho bạn một ý tưởng ngắn gọn về những kỹ năng bạn cần có được, hãy để chúng tôi thảo luận về một số ví dụ -

Ký hiệu toán học

Hầu hết các thuật toán học máy chủ yếu dựa trên toán học. Trình độ toán học mà bạn cần biết có lẽ chỉ là trình độ sơ cấp. Điều quan trọng là bạn phải có thể đọc ký hiệu mà các nhà toán học sử dụng trong các phương trình của họ. Ví dụ - nếu bạn có thể đọc ký hiệu và hiểu ý nghĩa của nó, bạn đã sẵn sàng cho việc học máy học. Nếu không, bạn có thể cần phải học lại kiến thức toán học của mình.

Lý thuyết xác suất :

Đây là một ví dụ để kiểm tra kiến thức hiện tại của bạn về lý thuyết xác suất: Phân loại với xác suất có điều kiện.

Với những định nghĩa này, chúng ta có thể xác định quy tắc phân loại Bayes :

Nếu P(c1|x, y) > P(c2|x, y) , c1 .
Nếu P(c1|x, y) < P(c2|x, y) , c2 .

Tối ưu hoá :

Tuân theo các ràng buộc sau:

Nếu bạn có thể đọc và hiểu những điều trên, bạn đã sẵn sàng.

Visualization

Trong nhiều trường hợp, bạn sẽ cần hiểu các loại biểu đồ trực quan khác nhau để hiểu phân phối dữ liệu của bạn và diễn giải kết quả đầu ra của thuật toán.