Oversikt over Machine Learning C ++ Library

I denne artikkelen vil vi se en oversikt over Machine Learning C ++ Library. Maskinlæring med C ++ er et interessant område fordi bare noen få utviklere har kunnskap om det. C ++ er det første språket som brukes av maksimalt kodere. For maskinlæring bruker utviklere enten programmeringsspråk Python eller R fordi det er et flott alternativ når det kommer til dataanalyse da Python har mange moduler. C ++ kan også brukes til maskinlæring, men det er ikke lett som Python.

Begreper om maskinlæring C ++

For å begynne å bli komfortabel med maskinlæring, må du ha kunnskap om følgende konsepter:

  • Programmerings språk
  • Lineær algebra
  • Statistikk
  • Sannsynlighet
  • kalkulus

La oss diskutere hver av dem i detalj.

1. Programmeringsspråk

For å implementere maskinlæringsalgoritmer i programvareproduktet eller maskinen din, må du være kjent med programmeringsspråk som Python, R, etc. Det er viktig å ha god kunnskap om disse språkene fordi de brukes til å implementere en komplett maskinlæringsprosess. Begge er enkle å lære og implementere, da de har innebygde bibliotekmoduler som gjør hele prosessen enklere og raskere enn noe annet språk.

2. Lineær algebra

Vi har alle studert Lineær algebra i skoletiden, da det er sentrum for alle operasjoner du kan utføre i matematikk. Mye brukt i det virkelige liv og et godt eksempel. Det brukes i vitenskap og teknologi som gir oss muligheten til å utføre forskjellige naturlige operasjoner med effektivitet med et lineært sett med ligninger vi kan beregne output og også for fremtidige spådommer. Matriser, vektorer og lineære transformasjoner blir behandlet med lineær algebra. Den brukes til å utføre og transformere forskjellige operasjoner på datasettet.

3. Statistikk

Statistikk er også den viktigste delen av ikke bare maskinlæring, men for alle aspekter av det virkelige liv. Det er en matematisk gren som er opptatt av å transformere all rå data til noe nyttig informasjon som output. Bare en liten prøve fra datasettet kan gi stor informasjon i utdata ved hjelp av et statistikkverktøy. Statistikk er stort sett opptatt av å tolke, organisere, samle inn, vise, analysere og presentere data.

4. Sannsynlighet

Dette brukes mye i maskinlæring fordi du kan garantere hva som vil skje videre når du gir noen innspill til programvaren din eller vurderer noen fenomener, men du kan alltid forutsi hva som kan skje på et bestemt nivå, eller vi kan si hva som mest sannsynlig vil skje, at er en sannsynlighet, betyr at noe er i ferd med å skje. Det hjelper med å forutsi det mest sannsynlige utfallet av enhver hendelse som skjer. Som et resultat av en sannsynlighet vil alltid ligge mellom 0 og 1 der 0 trosser umulig hendelse og 1 trosser sikkerhet.

5. Kalkulus

Kalkulus er den mest integrerte delen av enhver maskinlæringsprosess som den høres ut, betyr å beregne. Det er relatert til kontinuerlig endring i matematikkberegninger. Den har to deler, den ene er integrert, mens den andre er differensialberegning. Calculus er mye brukt for å utvikle en maskinlæringsmodell. Med tilgjengeligheten av store datasett, kan en maskin designes ved å utføre kontinuerlige beregninger på datasettene.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Machine Learning C ++ Library. Her diskuterer vi også oversikten over Machine Learning C ++ Library sammen med konseptet. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Maskinlæringsmodeller
  3. Maskinlæringsbiblioteker
  4. Hva er maskinlæring?

Kategori:

Programvare utvikling