Présentation de la bibliothèque C ++ de Machine Learning

Dans cet article, nous verrons un aperçu de la bibliothèque C ++ Machine Learning. L'apprentissage automatique avec C ++ est un domaine intéressant car seuls quelques développeurs en ont connaissance. C ++ est le premier langage utilisé par un maximum de codeurs. Pour l'apprentissage automatique, les développeurs utilisent le langage de programmation Python ou R, car c'est une excellente alternative en matière d'analyse de données car Python possède de nombreux modules. C ++ peut également être utilisé pour l'apprentissage automatique, mais ce n'est pas aussi simple que Python.

Concepts de Machine Learning C ++

Pour commencer à vous familiariser avec l'apprentissage automatique, vous devez avoir une connaissance des concepts suivants:

  • Langages de programmation
  • Algèbre linéaire
  • Statistiques
  • Probabilité
  • Calcul

Discutons chacun d'eux en détail.

1. Langages de programmation

Pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique dans votre produit logiciel ou votre machine, vous devez être familier avec les langages de programmation comme Python, R, etc. Il est important d'avoir une bonne connaissance de ces langages car ils sont utilisés pour implémenter un processus complet d'apprentissage automatique. Les deux sont faciles à apprendre et à mettre en œuvre car ils ont des modules de bibliothèque intégrés qui rendent l'ensemble du processus plus facile et plus rapide que tout autre langage.

2. Algèbre linéaire

Nous avons tous étudié l'algèbre linéaire en temps scolaire car c'est le centre de toutes les opérations que vous pouvez effectuer en mathématiques. Largement utilisé dans la vie réelle et un bon exemple. Il est utilisé en science et en technologie, ce qui nous donne la capacité d'effectuer diverses opérations naturelles avec efficacité avec un ensemble linéaire d'équations que nous pouvons calculer la sortie et également pour les prévisions futures. Les matrices, les vecteurs et les transformations linéaires sont traités avec l'algèbre linéaire. Il est utilisé pour effectuer et transformer différentes opérations sur l'ensemble de données.

3. Statistiques

Les statistiques sont également la partie la plus importante non seulement de l'apprentissage automatique, mais pour tous les aspects de la vie réelle. C'est une branche mathématique qui s'intéresse à la transformation de toutes les données brutes en informations utiles en sortie. Juste un petit échantillon de l'ensemble de données peut fournir de grandes informations en sortie à l'aide d'un outil de statistiques. La statistique concerne principalement l'interprétation, l'organisation, la collecte, l'affichage, l'analyse et la présentation des données.

4. Probabilité

Ceci est largement utilisé dans l'apprentissage automatique, car vous pouvez garantir ce qui se passera ensuite lorsque vous apportez une contribution à votre logiciel ou envisagez tout phénomène, mais vous pouvez toujours prédire ce qui peut se produire à un certain niveau ou nous pouvons dire ce qui est le plus susceptible de se produire, que est une probabilité, signifie que quelque chose est sur le point de se produire. Il aide à prédire l'issue la plus agréable de tout événement qui se produit. Comme résultat d'une probabilité se situera toujours entre 0 et 1 où 0 défie l'événement impossible et 1 défie la certitude.

5. Calcul

Le calcul est la partie la plus intégrante de tout processus d'apprentissage automatique, car il signifie, signifie le calcul. Elle est liée à un changement continu dans les calculs mathématiques. Il comporte deux parties, l'une est intégrale tandis que l'autre est le calcul différentiel. Le calcul est largement utilisé pour développer un modèle d'apprentissage automatique. Avec la disponibilité de grands ensembles de données, une machine peut être conçue en effectuant des calculs continus sur des ensembles de données.

Articles recommandés

Cela a été un guide pour la bibliothèque C ++ Machine Learning. Ici, nous discutons également de la présentation de la bibliothèque C ++ Machine Learning ainsi que de son concept. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

  1. Apprentissage automatique de la science des données
  2. Modèles d'apprentissage automatique
  3. Bibliothèques d'apprentissage automatique
  4. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Catégorie:

Développement de logiciels