<p>ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲೂ ಕೂಡ ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಬೇಡಿಕೆ ಇರಲಿದ್ದು ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕೌಶಲಗಳನ್ನು ರೂಢಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾದವರು ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆಯಬೇಕಾದರೆ ಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಪಾರಂಗತರಾಗುವುದು ಅಗತ್ಯ.</p>.<p>ಗಣಿತ ಬಲ್ಲವರು ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗೊರಿದಂ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವ ಮಾದರಿ ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಗಣಿತ ಕ್ಷೇತ್ರ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ಗೆ ಯಾವುದು ಸೂಕ್ತ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೂಡ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.</p>.<p>ಮೊದಲನೆಯದು ಬೀಜಗಣಿತ. ಅದರಲ್ಲೂ ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಅಂದರೆ ವೆಕ್ಟರ್, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವಿದ್ದರೆ ಒಳಿತು. ಕಂಬಸಾಲಿನ ವೆಕ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಅಡ್ಡಸಾಲಿನ ವೆಕ್ಟರ್ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿತುಕೊಂಡಿರಬೇಕು. ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತದಲ್ಲಿರುವ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯ. ಏಕೆಂದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದ ನಿಯಮಗಳಿದ್ದು, ಲೀನಿಯರ್ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.</p>.<p>ಹೀಗಾಗಿ ಬೀಜಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಲೀನಿಯರ್ ಸಮೀಕರಣ, ವೆಕ್ಟರ್, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಸಾಕು.</p>.<p>ಇನ್ನೊಂದು ಜಾಮೆಟ್ರಿ ಅಥವಾ ರೇಖಾಗಣಿತ. ವಿವಿಧ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಚುರಪಡಿಸುವ ಈ ವಿಭಾಗದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹಾಕಿದರೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾದ ಮಾಹಿತಿ ನಿಮಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರೇಖಾಗಣಿತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ.</p>.<p>ಎರಡು ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ದೂರವನ್ನು ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ ಸಮೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯ. ಹಾಗೆಯೇ ಎರಡು ಕೋನಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಜ್ಞಾನವಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಗಣಿತದ ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಡಿಕಂಪೋಜಿಷನ್. ಅತ್ಯಂತ ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರವಾದ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನೂ ಕೂಡ ಇದರ ಮೂಲಕ ಸರಳೀಕರಿಸಬಹುದು.</p>.<p>ಬಹು ಮುಖ್ಯವಾದ ಗಣಿತದ ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್. ಇದು ಫಂಕ್ಷನ್ ಹಾಗೂ ಲಿಮಿಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಡಿಫರನ್ಶಿಯೇಶನ್ ಹಾಗೂ ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಡಿರೈವೇಟಿವ್ಸ್ ಅನ್ನೂ ಕಲಿತರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸುಲಭ.</p>.<p>ಇನ್ನೊಂದು ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಒಂದು ಘಟನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಿದು.</p>.<p>ಕೊನೆಯದು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್. ಇದರಲ್ಲಿ ಲೋಕಲ್ ಮಿನಿಮಾ ಹಾಗೂ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮಿನಿಮಾ, ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಎಂಬ ಶಬ್ದಗಳು ಪದೇ ಪದೇ ಬರುತ್ತವೆ.</p>.<p>ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಗಣಿತವನ್ನು ಕಲಿತು ಮುಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದರ ವಿಸ್ತಾರ ಅಗಾಧವಾಗಿದ್ದು, ಕೆಲವು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಒಬ್ಬ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.</p>.<div><p><strong>ಪ್ರಜಾವಾಣಿ ಆ್ಯಪ್ ಇಲ್ಲಿದೆ: <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tpml.pv">ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ </a>| <a href="https://apps.apple.com/in/app/prajavani-kannada-news-app/id1535764933">ಐಒಎಸ್</a> | <a href="https://whatsapp.com/channel/0029Va94OfB1dAw2Z4q5mK40">ವಾಟ್ಸ್ಆ್ಯಪ್</a>, <a href="https://www.twitter.com/prajavani">ಎಕ್ಸ್</a>, <a href="https://www.fb.com/prajavani.net">ಫೇಸ್ಬುಕ್</a> ಮತ್ತು <a href="https://www.instagram.com/prajavani">ಇನ್ಸ್ಟಾಗ್ರಾಂ</a>ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಜಾವಾಣಿ ಫಾಲೋ ಮಾಡಿ.</strong></p></div>
<p>ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲೂ ಕೂಡ ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಬೇಡಿಕೆ ಇರಲಿದ್ದು ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕೌಶಲಗಳನ್ನು ರೂಢಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾದವರು ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆಯಬೇಕಾದರೆ ಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಪಾರಂಗತರಾಗುವುದು ಅಗತ್ಯ.</p>.<p>ಗಣಿತ ಬಲ್ಲವರು ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗೊರಿದಂ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವ ಮಾದರಿ ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಗಣಿತ ಕ್ಷೇತ್ರ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ಗೆ ಯಾವುದು ಸೂಕ್ತ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೂಡ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.</p>.<p>ಮೊದಲನೆಯದು ಬೀಜಗಣಿತ. ಅದರಲ್ಲೂ ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಅಂದರೆ ವೆಕ್ಟರ್, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವಿದ್ದರೆ ಒಳಿತು. ಕಂಬಸಾಲಿನ ವೆಕ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಅಡ್ಡಸಾಲಿನ ವೆಕ್ಟರ್ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿತುಕೊಂಡಿರಬೇಕು. ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತದಲ್ಲಿರುವ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯ. ಏಕೆಂದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದ ನಿಯಮಗಳಿದ್ದು, ಲೀನಿಯರ್ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.</p>.<p>ಹೀಗಾಗಿ ಬೀಜಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಲೀನಿಯರ್ ಸಮೀಕರಣ, ವೆಕ್ಟರ್, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಸಾಕು.</p>.<p>ಇನ್ನೊಂದು ಜಾಮೆಟ್ರಿ ಅಥವಾ ರೇಖಾಗಣಿತ. ವಿವಿಧ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಚುರಪಡಿಸುವ ಈ ವಿಭಾಗದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹಾಕಿದರೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾದ ಮಾಹಿತಿ ನಿಮಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರೇಖಾಗಣಿತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ.</p>.<p>ಎರಡು ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ದೂರವನ್ನು ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ ಸಮೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯ. ಹಾಗೆಯೇ ಎರಡು ಕೋನಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಜ್ಞಾನವಿರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಗಣಿತದ ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಡಿಕಂಪೋಜಿಷನ್. ಅತ್ಯಂತ ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರವಾದ ಅಂಕಿ– ಅಂಶಗಳನ್ನೂ ಕೂಡ ಇದರ ಮೂಲಕ ಸರಳೀಕರಿಸಬಹುದು.</p>.<p>ಬಹು ಮುಖ್ಯವಾದ ಗಣಿತದ ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್. ಇದು ಫಂಕ್ಷನ್ ಹಾಗೂ ಲಿಮಿಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಡಿಫರನ್ಶಿಯೇಶನ್ ಹಾಗೂ ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಡಿರೈವೇಟಿವ್ಸ್ ಅನ್ನೂ ಕಲಿತರೆ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸುಲಭ.</p>.<p>ಇನ್ನೊಂದು ವಿಭಾಗವೆಂದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಒಂದು ಘಟನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಿದು.</p>.<p>ಕೊನೆಯದು ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್. ಇದರಲ್ಲಿ ಲೋಕಲ್ ಮಿನಿಮಾ ಹಾಗೂ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಮಿನಿಮಾ, ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಎಂಬ ಶಬ್ದಗಳು ಪದೇ ಪದೇ ಬರುತ್ತವೆ.</p>.<p>ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಗಣಿತವನ್ನು ಕಲಿತು ಮುಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದರ ವಿಸ್ತಾರ ಅಗಾಧವಾಗಿದ್ದು, ಕೆಲವು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಂಡರೆ ಒಬ್ಬ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.</p>.<div><p><strong>ಪ್ರಜಾವಾಣಿ ಆ್ಯಪ್ ಇಲ್ಲಿದೆ: <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tpml.pv">ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ </a>| <a href="https://apps.apple.com/in/app/prajavani-kannada-news-app/id1535764933">ಐಒಎಸ್</a> | <a href="https://whatsapp.com/channel/0029Va94OfB1dAw2Z4q5mK40">ವಾಟ್ಸ್ಆ್ಯಪ್</a>, <a href="https://www.twitter.com/prajavani">ಎಕ್ಸ್</a>, <a href="https://www.fb.com/prajavani.net">ಫೇಸ್ಬುಕ್</a> ಮತ್ತು <a href="https://www.instagram.com/prajavani">ಇನ್ಸ್ಟಾಗ್ರಾಂ</a>ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಜಾವಾಣಿ ಫಾಲೋ ಮಾಡಿ.</strong></p></div>
