기계학습 주제의 선택
통계 역학 : Ho field net 및 Boltzmann 기계와 같은 재귀 신경망 기술의 원리는 주로 이 점에서 영감을 받았습니다.
최적화 이론 : 대부분의 학습 방법은 주어진 데이터를 기반으로 오차를 최소화하여 회귀 함수를 만들지만, 필연적으로 최적화와 관련된 이야기가 있을 것입니다. 미적분학, 그라디언트 하강 방법 및 인공 신경망의 학습 과정과 관련된 문제는 정확히 무엇이 말하고 있는지에 대한 이해를 보완하는 데 도움이 됩니다.
어느 정도 통계 : 대부분의 기계 학습 관련 기초는 실제로 통계에 사용되었거나 통계학자에 의해 처음 개발된 것을 적용한 것이며 인공 신경망은 통계적 관점에서 매우 크고 복잡한 혼합 회귀 모델의 한 유형일 뿐입니다. 회귀 분석, 다변량 분석, 군집 분석, 확률 분포 추정, 마르코프/은닉 마르코프 모델, 후원 벡터 기계, 베이지안 정리, 베이지안 확률 이론/베이지안 통계, 그러나 이러한 주제를 깊이 연구하면 통계를 여러 번 공부하는 자신을 발견할 수 있다.
변분법 : 베이지안 확률론에 기반을 둔 알고리즘을 사용하여 다양한 방법으로 거대한 적분의 근삿값을 찾아야 하지만 이때 사용되는 방법의 하나가 함수를 사용하는 것이고, 함수를 다루기 위해서는 반분법을 알아야 한다.
기능 분석 : 기하학 기반 알고리즘을 연구할 때 내부 공간, Banach 공간, Hilbert 공간 등에 관해 이야기하는 것이 불가피합니다. VSM의 경우 커널 기법이 사용되지만 이 모든 것에 대한 이론적 근거는 정확하게 기능 분석입니다. 그러나 대부분의 물리학자나 엔지니어가 하는 것처럼 Sobolev 공간에 대해 많이 배울 필요는 없습니다. 측정 : 확률에 관한 근본적인 탐구.
기계러닝 알고리즘을 배울 때는 이를 구현하는 데 필요한 프로그래밍 언어도 알아야 한다. R의 장점은 간단한 코딩으로 충분히 인식할 수 있는 시각화된 데이터를 얻을 수 있어 개발 파이프라인을 단축하는데 많은 이바지를 하며, 기계러닝의 모든 기본 기술이 통계를 기반으로 한다는 점을 고려하면 R이 많이 쓰이는 이유를 이해할 수 있다. 파이 썬 은 R 다음으로 현장에서 두 번째로 많이 사용되는 언어이기도 하며 bumpy 라이브러리를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 코딩하는 데 도움이 됩니다. 코딩은 R보다 시간이 조금 더 걸리지만 파이썬의 대표적인 장점인 휴대용으로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, Scipy 라이브러리 등을 추가하여 내부 변수를 쉽게 계산하고, Python을 사용하여 알고리즘의 속도를 높일 수 있다. 마지막으로 MATLAB이 있는데, 이는 수학적 정확성을 어느 정도 보장하는 언어이기 때문에 실험실에서 주로 사용된다. 기계러닝에서 사용되는 프로그래밍은 일반적으로 생각하는 객체 지향적인 프로그램보다는 엄청난 규모의 과학적 컴퓨팅에 관한 것이지만, 처음부터 현장에 최적화된 MATLAB과 성숙하게 개발된 Python이 바로 이 점 때문이다. 또한, FORTRAN이나 Julia와 같이 과학적 계산에 최적화된 프로그래밍 언어를 사용하는 것도 고려할 수 있다.
기계러닝에 필요한 모델을 만들고 (프로그래머가 만든) 소프트웨어를 이용해 분석하고 통계를 만드는 과학자들은 해당 분야를 전문적으로 연구하는 사람들이다. 따라서 이 문서를 읽는 대부분 프로그래머가 각 알고리즘의 강점과 약점을 이해하고 이를 호출하는 방법을 배우는 것이 매우 중요합니다.
기계학습 다 전공 및 부전공
앞으로 기계러닝 자체 및 관련 연구 분야의 최전선에 뛰어들 의향이 있다면 참고하기 바란다.
일부 현대의 기계러닝 연구자들은 물리학이나 통계학을 전공하기도 했지만, 연구를 시작한 컴퓨터 과학자들과는 별개로 자신의 분야에서 도움을 주기 위해 물리학과 통계학을 연구하기도 했다.
호프 필드 네트워크 (Hoff field network)와 볼츠만 기계 (Boltzmann machine)와 같은 동적 시스템과 통계 역학에 익숙한 물리학자들에 의해 결정적인 기여가 이루어졌으며, 변이 방법은 원래의 고전 역학 (더 정확하게는 라그랑주 역학)과 광학에서 그들의 동기를 찾을 수 있습니다. 기계 학습에 사용되는 기능 분석의 기본 수준은 양자 역학 덕분에 오늘날 자리를 잡았습니다.
통계학에서는 회귀분석뿐만 아니라 비유도 학습이라는 이름으로 널리 퍼져 있는 군집분석과 확률분포 추정, 최근 통계학 학습이라는 이름으로 인기를 끌고 있는 베이지안 통계는 통계학에서 3~4학년이 반드시 공부해야 한다.