ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುವ ಎರಡು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಗಣಿತದ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಎರಡೂ ವಿಭಾಗಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಅವರು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿರುವ ಪ್ರಪಂಚದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಷಯದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಛೇದಕವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗಳು, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಎರಡು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಗಣಿತದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸಹ ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅವುಗಳ ತಿರುಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ,
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಛೇದಕ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ನಾಣ್ಯದ ಎರಡು ಬದಿಗಳಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆಯ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಆ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ವಿಭಾಗಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳಿಂದ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂದಾಜಿನ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ, ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಲವಾದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನರ್ಜಿಯು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಧಾನಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟವನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವುಗಳ ಛೇದನವನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳು, ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ತಳಹದಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪುರಾವೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಅನುಕ್ರಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ತರಬೇತಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ.
ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತದಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ, ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಹಾಯಗಳು, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತವು ಅದರ ಅಗತ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿವಾಹವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ರೋಗ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಮುನ್ನರಿವು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಿದೆ. ರೋಗಿಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು.
ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಆಸ್ತಿ ಬೆಲೆ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೂಡಿಕೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಿದೆ. ಹೂಡಿಕೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆದಾಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ.
ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತಿವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದು
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದ ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಅಂದಾಜು ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೆರಡಕ್ಕೂ ಮೂಲಭೂತವಾದ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಲೀನಿಯರ್ ಬೀಜಗಣಿತ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಗಣಿತವನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸೂತ್ರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸಮೀಕರಣಗಳು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಎರಡೂ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿವೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಮ್ಮುಖವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಗಣಿತದ ತಂತ್ರಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ವಸ್ತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಭಾಗಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ತಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿವೆ. ಅವರ ಛೇದಕವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ಭೂದೃಶ್ಯವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದಂತೆ, ಘನ ಗಣಿತದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನರ್ಜಿಯು ಹೊಸತನವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.