Untuk mempelajari Machine Learning: Mendalami probabilitas dan aplikasinya Pengetahuan yang baik tentang statistik, membangun poin pertama Mengetahui aljabar linier dan aljabar dasar Pemahaman tentang trigonometri Pengetahuan tentang kalkulus Ketangkasan dengan bahasa pemrograman Slot
Jika Anda tidak mengetahui hal-hal di atas, Posting Tamu pastikan untuk mempelajarinya secara menyeluruh sehingga Anda tidak menghadapi hambatan apa pun saat menjalani kursus apa pun dalam pembelajaran mesin.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Kemampuan mesin untuk melakukan tugas-tugas kompleks tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya disebut pembelajaran mesin. Ini adalah domain multidisiplin yang terletak di persimpangan mata pelajaran seperti ilmu komputer, aljabar, statistik, kalkulus, dll. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan, bidang studi yang telah memesona manusia selama beberapa dekade sekarang.
Disingkat ML, itu mencakup berbagai teknik dan terdiri dari berbagai macam alat untuk tujuan tertentu. Regresi, klasifikasi, pembelajaran mendalam, hutan acak, jaringan saraf…, dan daftarnya terus bertambah. Dikatakan memiliki lebih dari 14 jenis meskipun ini diperdebatkan; ada lebih banyak kesepakatan untuk mengklasifikasikannya menjadi tiga subtipe utama:
Pembelajaran yang Diawasi
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran mesin dipuji karena membuat data berguna dalam skala besar. Sementara perusahaan menggunakannya sebagai alat untuk meningkatkan layanan bagi pelanggan mereka dan untuk memaksimalkan keuntungan dan memenuhi tujuan bisnis, para ilmuwan menggunakannya untuk memecahkan masalah yang kompleks dan menemukan solusi baru yang memperkaya kehidupan manusia.
Di mana Pembelajaran Mesin digunakan?
Itu telah menempati posisi penting dalam gaya hidup abad ke-21, dengan hampir semua aplikasi dan layanan teknis yang kami gunakan memanfaatkannya dengan satu atau lain cara. Dari umpan yang dikuratori pada platform seperti Facebook, Instagram, Quora, Reddit dll hingga rekomendasi produk di situs web seperti Amazon dan Flipkart, pembelajaran mesin dan kasus penggunaannya dapat ditemukan di mana-mana.
Mesin pencari favorit Anda sangat bergantung pada pembelajaran mesin dalam memberikan hasil pencarian yang kredibel dan bermanfaat. Layanan navigasi menggunakannya untuk memberikan prediksi lalu lintas yang andal. Prakiraan cuaca dengan cepat meninggalkan model besar dan rumit dari ilmu meteorologi dan menggantinya dengan pendekatan berbasis ML.
Apa yang disebut alat masa depan seperti penerjemah bahasa, mesin text-to-speech, computer vision, dan mobil self-driving semuanya bergantung padanya. Secara keseluruhan, pembelajaran mesin merasuki kehidupan kita sehari-hari dan diakui secara luas sebagai pembuat perubahan yang sudah meningkatkan kehidupan kita.
Mengapa orang mempelajari Pembelajaran Mesin?
Sama seperti revolusi industri dan era internet, pembelajaran mesin telah mengambil alih pasar kerja. Banyaknya aplikasi pembelajaran mesin telah menyebabkan perusahaan berebut profesional yang terampil dan memiliki keahlian domain.
Pasar Pembelajaran Mesin global diperkirakan akan tumbuh menjadi $209,91 miliar pada tahun 2029, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 38,8%, mengingat tahun 2022 sebagai tahun dasar. Banyak peluang terbuka setiap hari, di seluruh perusahaan teknologi, perbankan dan organisasi layanan keuangan, perusahaan rintisan era baru, dan raksasa lama.
Hal ini telah menyebabkan proliferasi dalam program gelar dan kursus yang mengklaim menjadikan siapa pun sebagai eksponen pembelajaran mesin. Namun, ini tidak sepenuhnya benar karena ada berbagai kriteria yang harus dipenuhi untuk mempelajari pembelajaran mesin dengan memuaskan. Ini tercantum di bawah ini.
Prasyarat yang Diperlukan untuk Pembelajaran Mesin
Menjadi bidang multidisiplin, ML sangat teknis. Ada enam area luas yang membutuhkan keahlian untuk membangun dasar yang baik untuk berkarir di bidang pembelajaran mesin.
Aljabar sekolah menengah dan aljabar linier
Matematika digunakan secara luar biasa dalam pembelajaran mesin. Oleh karena itu, memiliki pemahaman yang baik tentang aljabar adalah suatu keharusan. Itu
titik fokus meliputi persamaan linier, logaritma, tensor, matriks, serta perkalian dan fungsinya.
Data direpresentasikan dalam bentuk matriks/tensor;
Ada banyak penggunaan transformasi untuk memastikan bahwa model berfungsi
Representasi relasi dalam bentuk persamaan sangat umum
trigonometri dasar
Sementara segitiga (dan geometri) tidak terkait secara aktif dengan Pembelajaran Mesin, dasar-dasar trigonometri secara khusus diperlukan untuk memahami jenis fungsi aktivasi tertentu yang disebut tanh dalam jaringan saraf, yang dengan sendirinya merupakan topik yang cukup maju.
Namun demikian, pemahaman trigonometri yang kuat merupakan indikasi memiliki dasar-dasar yang kuat, yang pasti akan membuat pembelajar baru mendapat manfaat yang baik.
Kemungkinan
Model probabilistik dan teori peluang dianggap sebagai landasan statistik, yang pada gilirannya merupakan dasar untuk pembelajaran mesin. Gagasan bahwa hasil tidak perlu terpisah jauh dalam domain dan dengan demikian, perlu diinternalisasi.
