Почему математика важна для карьеры Data Scientist

СохранитьСохраненоУдалён 0

Будущее, которое мы видели в научно-фантастических фильмах, уже здесь. От виртуальной реальности до функциональных гаджетов, ИИ вторгся в нашу жизнь так, как никто никогда не видел и не ожидал.

Инструменты ИИ и чат-боты оказались на грани прорыва в быстро развивающейся сфере технологий, что заставило больше людей искать информацию о карьере в Data Scienсе и ИИ.

ИИ это не магия; это просто математика. Идеи машин, которые думают и могут имитировать поведение человека, реализуются с помощью математических концепций.

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 4 месяца Вы изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.

Математика и ИИ — две ветви одного и того же дерева. Если вы хотите преуспеть в своей карьере Data Scientist и искусственном интеллекте, тогда вам нужно изучать математику; просто быть фанатом научной фантастики будет недостаточно.

Как связаны математика и искусственный интеллект?

Проблемы искусственного интеллекта составляют две основные категории: проблемы поиска и проблемы репрезентации. За ними следуют взаимосвязанные модели и инструменты, такие как правила, рамки, логика и сети.

Основная цель ИИ — создать приемлемую модель человеческого понимания. И эти модели могут быть подготовлены с идеями и стратегиями из различных разделов математики.

Рассмотрим авто вождение. Его цель — узнавать объекты и людей в видео и изображениях. За этими автомобилями стоит математика в виде процедур минимизации и обратного распространения. Математика помогает решать сложные глубокие абстрактные задачи, используя традиционные методы и приемы, известные сотни лет назад.

вернуться в меню ↑

Какая математика используется в ИИ?

За всеми значительными достижениями стоит математика. Понятия линейной алгебры, исчисления, теории игр, вероятности, статистики, продвинутых логистических регрессий и градиентного спуска — все это основы Data Scienсе.

Математика помогает понять логические рассуждения и внимание к деталям. Это увеличивает вашу способность думать под давлением и повышает вашу умственную выносливость. Математические понятия дают реальное решение гипотетических или виртуальных задач.

Речь идет о структуре, разработке принципов, которые остаются верными, даже если вы вносите какие-либо изменения в компоненты. Три основных раздела математики, которые составляют процветающую карьеру в науке о данных и искусственном интеллекте, — это линейная алгебра, исчисление и вероятность.

вернуться в меню ↑

Линейная алгебра

Линейная алгебра — это область прикладной математики, без которой эксперты ИИ не могут обойтись. Вы никогда не станете хорошим специалистом по искусственному интеллекту без освоения этой области.

Линейная алгебра помогает генерировать новые идеи, и поэтому она обязательна для ученых и исследователей ИИ. Они могут абстрагировать данные и модели с понятиями скаляров, векторов, тензоров, матриц, множеств и последовательностей, топологии, теории игр, теории графов, функций, линейных преобразований, собственных значений и собственных векторов.

вернуться в меню ↑

Векторы

В линейном программировании векторы используются для решения неравенств и систем уравнений для удобства обозначений. Ученые ИИ используют разные методы векторов для решения задач регрессии, кластеризации, распознавания речи и машинного перевода.

Эти концепции также используются для хранения внутренних представлений моделей ИИ, таких как линейные классификаторы и сети глубокого обучения.

вернуться в меню ↑

Матричная теория

В научно-фантастических фильмах вы обычно видите, что, выполняя некоторую вычислительную структуру, похожую на нейронную систему, нейронная сеть создается путем генерации связей между нейронами, чтобы соответствовать способу мышления человеческого мозга.

Понятие Матрица используется при изучении нейронных сетей. Нелинейная гипотеза может быть сделана в нейронной сети путем формирования искусственных нейронов в трех слоях:

  1. Входной слой
  2. Скрытые слои
  3. Выходной слой

Ученые ИИ классифицируют нейронные сети по количеству скрытых слоев и способу их соединения.

Настоящий Нейрон

Настоящий Нейрон

Искусственный нейрон

Искусственный нейрон
вернуться в меню ↑

Собственные значения и собственные векторы

Наука ранжирования в поисковых системах основана на математической науке. PageRank, который является самой основой Google как компании, основан на математической перспективе.

PageRank — это алгоритм, изначально сформулированный Ларри Пейджем и Сергеем Брином в их исследовательской работе «Анатомия крупномасштабной гипертекстовой поисковой системы в Интернете».

Станьте Data Scientist
Подробнее

За 4 месяца Вы изучите математические основы Machine Learning и узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.

В основе этого огромного прорыва лежит применение базовой концепции главных собственных значений и собственных векторов, известной сотни лет назад.

Многих это вдохновило начать карьеру в науке о данных и искусственном интеллекте. Роботы сначала извлекают веб-страницы, а затем индексируют и каталогизируют их, назначая значения ранга страницы.

Доверие к каждой странице зависит от количества ссылок на эту страницу Ранг r (P) данной страницы P принимается как,

1

Где,

Bp = все страницы, указывающие на P

| Q | = количество ссылок с Q.

P — матрица с членами,

2

Чтобы найти скорости сходимости, матрица P настраивается. Когда матрица Google строки P достигает суммы 1, она называется стохастической матрицей строки.

Итерация PageRank представляет эволюцию цепи Маркова, в которой ориентированный граф тканей представлен в виде матрицы вероятности перехода P.

3

Он показывает вероятность случайного серфера на каждой из трех страниц в любой момент времени. Сначала создается двоичная матрица смежности для обозначения структуры связи, затем она преобразуется в матрицу вероятности путем ее нормализации.

Чтобы вычислить PageRank, важно решить задачу на собственный вектор для линейной системы,

VT (1-P) = 0 Собственные значения стохастической матрицы P можно принять как 1> λ1 ≥ λ2 ≥… ≥ λn, и V1, V2, V3,…, Vn — соответствующие собственные векторы.

После процесса сходимости доминантное собственное значение матрицы P должно быть λ = 1, чтобы удовлетворить

VT = VTP С VTe = 1,

которое является стационарным распределением модели Маркова.

Процесс конвергенции PageRank показан на этом графике:

4

Так Google автоматически характеризует значение PageRank для каждого сайта.

вернуться в меню ↑

Исчисление

Дифференциальное исчисление, многомерное исчисление, интегральное исчисление, минимизация ошибок и оптимизация с помощью градиентного спуска, пределы, расширенные логистические регрессии — все это понятия, используемые в математическом моделировании.

Хорошо разработанная математическая модель используется в биомедицинских науках для моделирования сложных биологических процессов здоровья человека и заболеваний с высокой точностью.

Моделирование in silico, которое представляет собой применение подходов искусственного интеллекта в биомедицине, представляет собой полностью автоматизированную модель, которая не требует человеческих образцов, испытаний на животных, клинических испытаний или лабораторного оборудования.

Дифференциальное математическое уравнение используется в модели для проверки новых механистических гипотез и оценки новых терапевтических целей.

Это самый недорогой и удобный способ более точно изучать физиологию человека, реакцию на лекарства и болезни, манипулируя параметрами математической модели.

5
вернуться в меню ↑

Вероятность

В мире искусственного интеллекта много абстрактных проблем. Вы можете испытывать неопределенность и стохастичность во многих формах. Теория вероятностей предлагает инструменты для борьбы с неопределенностью.

Чтобы проанализировать частоту возникновения события, используются понятия вероятности, поскольку она определяется как вероятность возникновения события.

Давайте рассмотрим робота. Робот может двигаться вперед только на определенное количество секунд, но не на определенное расстояние. Чтобы заставить робота двигаться вперед, ученые используют математику в его программировании.

Дискретные случайные величины, непрерывные случайные величины, формула Байеса и нормализация — это некоторые понятия вероятности, которые используются в робототехнике для навигации и передвижения наряду с другими понятиями линейной алгебры.

вернуться в меню ↑

Окончательный вердикт

Если вы хотите продолжить карьеру в Data Scienсе в качестве инженера по машинному обучению, Data Scientist или ученого-робота, вы должны хорошо разбираться в математике.

Математика может улучшить навыки аналитического мышления, которые жизненно важны для искусственного интеллекта. Математика и ИИ объединяются вместе, чтобы создать магию.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0