Исчисление похоже на топливо, которое оптимизирует модель машинного обучения!

В мире науки о данных существует важная концепция, которая делает обучение модели машинного обучения эффективным и оптимизированным способом, который обеспечивает высокую точность прогнозирования или угадывания правильного результата. по модели.

Да, это не что иное, как Исчисление. Основные концепции, которые позволяют оптимизировать процесс обучения каждой модели машинного обучения.

В этой статье я собираюсь объяснить, как исчисление способствует машинному обучению в области науки о данных, как они помогают в обучении модели машинного обучения.

Итак, давайте углубимся в суть исчисления, которая делает науку о данных такой мощной.

Во-первых, мы можем разобраться в том, что такое наука о данных?

Само название объясняет, как нужно брать данные и применять научные концепции, такие как статистика, вероятность и исчисление, для получения значимой информации. выводы из этого.

Наука о данных – это понимание прошлой информации и прогнозирование будущей информации.

Примеры:

Наука о данных помогает нам предсказывать будущее, как прогноз погоды, сообщающий нам, будет ли завтра дождь. Это не волшебство, оно использует числа и машинное обучение. Речь идет о поиске истины в данных. Это помогает нам отвечать на вопросы и решать проблемы.

Теперь мы можем перейти к Что такое исчисление и зачем нам машинное обучение, как оно в нем участвует?

Исчисление — это раздел математики, который рассчитывает скорость изменения вещей. В основном он состоит из двух типов: Дифференциальное и Инференциальное исчисление.

Дифференциальное исчисление имеет дело со скоростью изменения и наклоном кривых. Интегральное исчисление предполагает общее количество за определенный интервал.

Но мы часто используем дифференциальноеисчисление в машинном обучении для оптимизации обучения. Это помогает в некоторых моделях машинного обучения, таких как Линейная и Логистическая регрессия, Машины опорных векторов, Анализ главных компонентов. и Нейронная сеть.

зачем нам нужны исчисления в машинном обучении, объяснено на примере.

Пример:

При создании модели машинного обучения для обучения робота распознаванию того, является ли фрукт яблоком или нет, модели необходимо учиться на своих ошибках, чтобы принимать более правильные решения. Для достижения этой цели модель использует математический анализ для управления процессом обучения. Исчисление помогает модели вносить точные корректировки в зависимости от формы и размера встречающегося ей фрукта. При каждой допущенной ошибке модель использует расчеты, чтобы понять, как ей следует адаптировать процесс принятия решений. Такое итеративное обучение, основанное на математических вычислениях, позволяет модели все более точно отличать яблоки от других фруктов.

Давайте посмотрим, какие темы исчисления рассматриваются в машинном обучении.

➡️Минимумы. В исчислении, особенно в контексте функций и оптимизации, «глобальные минимумы» и «локальные минимумы» относятся к конкретным точкам на кривая или поверхность математической функции.

1. Локальный минимум. «локальный минимум» функции — это точка, в которой функция имеет более низкое значение, чем в соседних точках, но не обязательно самое низкое значение во всем домене.

Математически точка локального минимума xl​ определяется следующим образом:

f(xl) ‹ f(x) для всех x в окрестности xl​.

2. Глобальный минимум. «Глобальный минимум» функции — это наименьшее значение этой функции во всей ее области определения. Другими словами, это самая низкая точка кривой или поверхности.

Математически глобальная точка минимумаxg​ определяется следующим образом:

f(xg) ‹ f(x) для всех x в области определения функции.

➡️Максимы. В исчислении, особенно в контексте функций и оптимизации, «глобальные максимумы» и «локальные максимумы» относятся к конкретным точкам на кривая или поверхность математической функции.

  1. Локальный максимум. «локальный максимум» функции — это точка, в которой функция имеет более высокоезначение, чем в соседних точках, но не обязательно самое высокое значение во всем домене.

Математически точка локального максимума xl​ определяется следующим образом:

f(xl) › f(x) для всех x в окрестности xl​.

2 . Глобальный максимум. «Глобальный максимум» функции — это наивысшее значение этой функции во всей ее области определения. Другими словами, это абсолютная самая высокая точка кривой или поверхности.

Математически глобальная точка максимума xg​ определяется следующим образом:

f(xg) › f(x) для всех x в домене функции.

В контексте машинного обучения в оптимизации «минимумы» и «максимум» относятся к минимальному и максимальному значениям функции соответственно. Эти понятия важны при работе с функциями потерь или затрат, которые используются для измерения эффективности модели машинного обучения.

➡️Градиентный спуск. Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации (или иногда максимизации) функции путем итеративной настройки ее входных параметров. . Градиентный спуск использует принципы исчисления, в частности дифференциального исчисления, для управления процессом оптимизации. Он обычно используется в машинном обучении, глубоком обучении и различных других областях, где важен поиск оптимального решения.

➡️Стохастический градиентный спуск. Стохастический градиентный спуск (SGD) — это вариант алгоритма оптимизации градиентного спуска, используемый в машинном и глубоком обучении. Он спроектирован так, чтобы быть более эффективным в вычислительном отношении, чем традиционный градиентный спуск, особенно при работе с большими наборами данных.

➡️Правило цепочки. Правило цепочки – это фундаментальная концепция исчисления, позволяющая найтипроизводную составной функции. Другими словами, он рассказывает вам, как найти производную функции, состоящую из двух или более функций, вложенных друг в друга. Цепное правило в исчислении играет решающую роль в машинном обучении, например, в вычислении градиента, обратном распространении ошибки в нейронных сетях и понимании взаимосвязей между моделями. параметры и функция потерь.

➡️Обратное распространение ошибки. Обратное распространение ошибки, сокращение от «обратное распространение ошибок», представляет собой фундаментальный алгоритм, используемый при обучении искусственных нейронных сетей, включая модели глубокого обучения. Это ключевой компонент процесса обучения этих сетей, который позволяет им учиться на данных, корректируя свои внутренние параметры (веса и смещения), чтобы минимизировать ошибку или потери между прогнозируемые и фактические результаты.

➡️Исчезающий градиент. Термин «Исчезающий градиент» относится к проблеме, которая может возникнуть во время обучения глубоких нейронных сетей. Эта проблема возникает, когда градиенты(производные потерь по отношению к параметрам сети) становятся чрезвычайно маленькими, поскольку они распространяются обратно по слоям сети во время обучения.

➡️Исследование градиента. Термин «взрывной градиент» представляет собой проблему, противоположную исчезающему градиенту, и относится к ситуации во время обучения глубоких нейронных сетей, когда градиенты (производные потерь по параметрам сети) становятся чрезвычайно большимипоскольку они распространяются обратно по уровням сети.

Ниже описано, как это способствует машинному обучению.

✅Исчисление при обучении модели машинного обучения

При обучении таких моделей, как линейная регрессия, исчисление используется для вычисления градиентов и частных производных. Эти градиенты направляют обновление параметров модели во время обучения, гарантируя ее сходимость к оптимальному решению.

✅Исчисление в обучении глубокой нейронной сети

В нейронных сетях алгоритм обратного распространения ошибки использует математические вычисления для вычисления градиентов функции потерь относительно весов и смещений. Эта информация имеет решающее значение для корректировки параметров сети во время обучения, позволяя ей учиться и делать более точные прогнозы.

✅Исчисление при оптимизации модели машинного обучения

Различные алгоритмы оптимизации, используемые в машинном обучении, такие как Adam и RMSprop, используют исчисление для адаптации скорости обучения и эффективного обновления параметров модели во время обучения.

✅Исчисление при регуляризации модели

Такие методы, как L1 и L2регуляризация, включают исчисление для добавления условий штрафа к функции потерь. Эти штрафные условия помогают предотвратить переоснащение, поощряя более простые модели, а их формулировка, основанная на исчислении, обеспечивает правильный баланс между подгонкой данных и предотвращением чрезмерной сложности.

Заключение

В конце статьи я делаю окончательный вывод о том, что исчисление является важным инструментом для инженеров машинного обучения. Он действует как прочная основа модели машинного обучения. Это поможет сделать искусственный интеллект таким мощным. Хотя исчисление кажется более сложным, но понимание модели обучения на примерах и практической практике станет проще, и вам следует освоить ее, если вы хотите получить полное представление о машинном обучении.

Если вам понравилась статья выше, пожалуйста, похлопайте в ладоши и

Следуйте за мной в среде: Дилип Махариш

Следуйте за мной в Linkedin: Дилип Махариш | LinkedIn

Сообщение от AI Mind

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь: