Přehled strojového učení C ++ knihovny

V tomto článku uvidíme nástin knihovny Machine Learning C ++. Strojové učení s C ++ je zajímavou oblastí, protože o něm má jen málo vývojářů. C ++ je první jazyk používaný maximálně kodéry. Pro strojové učení vývojáři používají programovací jazyk Python nebo R, protože to je skvělá alternativa, pokud jde o analýzu dat, protože Python má spoustu modulů. C ++ lze také použít pro strojové učení, ale není to snadné jako Python.

Koncepce strojového učení C ++

Abyste se mohli začít učit strojovým učením, musíte mít znalosti o následujících koncepcích:

  • Programovací jazyky
  • Lineární algebra
  • Statistika
  • Pravděpodobnost
  • Počet

Pojďme podrobně diskutovat o každém z nich.

1. Programovací jazyky

Chcete-li implementovat algoritmy strojového učení do svého softwarového produktu nebo stroje, musíte být obeznámeni s programovacími jazyky, jako jsou Python, R atd. Je důležité mít dobré znalosti o těchto jazycích, protože se používají pro implementaci kompletního procesu strojového učení. Oba se snadno učí a implementují, protože mají vestavěné knihovní moduly, které celý proces usnadňují a zrychlují než kterýkoli jiný jazyk.

2. Lineární algebra

Všichni jsme ve škole studovali lineární algebru, protože je středem všech operací, které můžete provádět v matematice. Široce používán v reálném životě a dobrý příklad. Používá se ve vědě a technologii, což nám umožňuje provádět různé přirozené operace s účinností s lineární množinou rovnic, které můžeme vypočítat výstupem, a také pro budoucí předpovědi. Maticemi, vektory a lineárními transformacemi se zabývá lineární algebra. Používá se k provádění a transformaci různých operací na datovém souboru.

3. Statistiky

Statistika je také nejdůležitější součástí nejen strojového učení, ale do všech aspektů skutečného života. Je to matematická větev, která se zabývá výstupem veškerých nezpracovaných dat na užitečné informace. Jen malý vzorek z datové sady může poskytnout velké informace ve výstupu pomocí statistického nástroje. Statistiky se většinou týkají tlumočení, organizování, shromažďování, zobrazování, analýzy a prezentace dat.

4. Pravděpodobnost

Toto je široce používáno ve strojovém učení, protože můžete zaručit, co se bude dít dál, když dáte nějaký vstup do svého softwaru nebo zvážíte jakýkoli jev, ale vždy můžete předvídat, co se může stát na určité úrovni, nebo můžeme říci, co se s největší pravděpodobností stane, že je pravděpodobnost, znamená, že se něco stane. Pomáhá předpovídat nejpravděpodobnější výsledek každé události, která se vyskytuje. Jako výsledek pravděpodobnosti bude vždy ležet mezi 0 a 1, kde 0 vzdoruje nemožné události a 1 vzdoruje jistotě.

5. Počet

Výpočet je nej integrální součástí jakéhokoli procesu strojového učení, jak to zní, znamená výpočet. Souvisí to s neustálými změnami matematických výpočtů. Má dvě části, jedna je integrální, zatímco druhá je diferenciální počet. Matematika se široce používá k vývoji modelu strojového učení. S dostupností velkých datových sad může být stroj navržen prováděním průběžných výpočtů na datových sadách.

Doporučené články

Toto byl průvodce knihovnou Machine Learning C ++. Zde diskutujeme také přehled knihovny Machine Learning C ++ spolu s jejím konceptem. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Modely strojového učení
  3. Knihovny strojového učení
  4. Co je strojové učení?

Kategorie:

Vývoj softwaru