مقدمات ریاضی برای یادگیری هوش مصنوعی

مقدمات ریاضی برای یادگیری هوش مصنوعی چیست؟ در این مقاله آموزشی کوتاه، به اختصار نگاهی به این مقدمات می‌اندازیم. با ما همراه باشید.

بیشتر بخوانید:

برخی از مهم‌ترین دانش‌های ریاضی برای یادگیری هوش مصنوعی عبارتند از:

جبر خطی

نشان‌دهنده حرکت دیتا و روابط خطی بین آن‌هاست. شما می‌توانید جریان‌های موجود در دیتاها به اضافه تاثیر هر متغیر بر متغیر دیگری را بررسی کنید و ضریب همبستگی میان متغییر ها را محاسبه کنید.

ماتریس

عموما ویژگی‌ها برای توصیف یک پدیده چند بعدی هستند پس برای محاسبات روی آن‌ها نیاز به دانستن ماتریس و قواعد آن‌ها داریم.

احتمالات

بعضی از دیتاها وجود دارند که لیبل ندارند و ما بر اساس توزیع و احتمال وقوع آنها قصد بررسی خروجی و پیش‌بینی یک مدل را داریم. در این مواقع، علم احتمال به ما کمک می‌کند.

بهینه‌سازی

در مبحث بهینه‌سازی، ما قصد داریم که با کمترین هزینه ، به بهترین خروجی برسیم. و در واقع الگوریتم‌های متاثر از متد سیمپلکس را پیاده سازی بکنیم.

آمار

روندهای آماری و متغییرهای گسسته و پیوسته آماری همواره جزو جدانشدنی توصیف داده‌ها و بررسی روابط پنهان بین ان‌ها می‌باشد.

به طور کلی قدم اول برای ورود به دنیای علم داده یادگیری پیش نیازهای آن می‌باشد از جمله ریاضیات پایه که در بالا بیان شد.

در این مقاله درباره مقدمات ریاضی برای یادگیری هوش مصنوعی توضیح دادیم. برای یادگیری بهتر این موارد مطالب سایت را با دقت بررسی کنید. با تشکر از همراهی شما.