Overzicht van Machine Learning C ++ bibliotheek

In dit artikel zien we een overzicht van Machine Learning C ++ Library. Machine learning met C ++ is een interessant gebied omdat slechts enkele ontwikkelaars er kennis van hebben. C ++ is de eerste taal die door maximaal codeerders wordt gebruikt. Voor machine learning gebruiken ontwikkelaars de programmeertaal Python of R omdat dat een geweldig alternatief is als het gaat om gegevensanalyse, omdat Python veel modules heeft. C ++ kan ook worden gebruikt voor machine learning, maar het is niet eenvoudig als Python.

Concepten van Machine Learning C ++

Om vertrouwd te raken met machine learning moet u kennis hebben van de volgende concepten:

  • Programmeertalen
  • Lineaire algebra
  • Statistieken
  • Waarschijnlijkheid
  • rekening

Laten we elk van hen in detail bespreken.

1. Programmeertalen

Om algoritmen voor machine learning in uw softwareproduct of machine te implementeren, moet u bekend zijn met programmeertalen zoals Python, R, enz. Het is belangrijk om goede kennis van deze talen te hebben omdat ze worden gebruikt voor het implementeren van een compleet machine-leerproces. Beide zijn gemakkelijk te leren en te implementeren omdat ze ingebouwde bibliotheekmodules hebben die het hele proces eenvoudiger en sneller maken dan elke andere taal.

2. Lineaire algebra

We hebben allemaal lineaire algebra in schooltijd bestudeerd, omdat dit het centrum is van alle bewerkingen die je in de wiskunde kunt uitvoeren. Op grote schaal gebruikt in het echte leven en een goed voorbeeld. Het wordt gebruikt in de wetenschap en technologie die ons de mogelijkheid geeft om verschillende natuurlijke bewerkingen efficiënt uit te voeren met een lineaire reeks vergelijkingen die we kunnen berekenen en ook voor toekomstige voorspellingen. Matrices, vectoren en lineaire transformaties worden behandeld met lineaire algebra. Het wordt gebruikt om verschillende bewerkingen op de gegevensset uit te voeren en te transformeren.

3. Statistieken

Statistiek is ook het belangrijkste onderdeel van niet alleen machine learning, maar ook voor elk aspect van het echte leven. Het is een wiskundige tak die zich bezighoudt met het transformeren van onbewerkte gegevens in nuttige informatie als output. Slechts een klein voorbeeld uit de gegevensset kan met behulp van een statistiektool grote informatie over de uitvoer opleveren. Meestal houden statistieken zich bezig met het interpreteren, organiseren, verzamelen, weergeven, analyseren en presenteren van gegevens.

4. Waarschijnlijkheid

Dit wordt veel gebruikt in machine learning, omdat je kunt garanderen wat er zal gebeuren als je wat input in je software geeft of fenomenen overweegt, maar je kunt altijd voorspellen wat er op een bepaald niveau kan gebeuren of we kunnen zeggen wat het meest waarschijnlijk zal gebeuren, dat is een waarschijnlijkheid, betekent dat er iets gaat gebeuren. Het helpt bij het voorspellen van de meest waarschijnlijke uitkomst van een gebeurtenis die zich voordoet. Als een uitkomst van een waarschijnlijkheid zal altijd liggen tussen 0 en 1 waarbij 0 onmogelijke gebeurtenissen tart en 1 zekerheid tart.

5. Calculus

Calculus is het meest integraal onderdeel van elk machine-leerproces zoals het klinkt, het betekent rekenen. Het is gerelateerd aan voortdurende verandering in wiskundeberekeningen. Het bestaat uit twee delen, de ene is integraal en de andere is Differentiaalrekening. Calculus wordt veel gebruikt om een ​​model voor machinaal leren te ontwikkelen. Met de beschikbaarheid van grote datasets kan een machine worden ontworpen door continue berekeningen op datasets uit te voeren.

Aanbevolen artikelen

Dit is een handleiding geweest voor de Machine Learning C ++ Library. Hier bespreken we ook het overzicht van Machine Learning C ++ Library samen met het concept. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Machine Learning-modellen
  3. Machine Learning-bibliotheken
  4. Wat is machinaal leren?

Categorie:

Software ontwikkeling