Многие ученики, в том числе и я, боялись математики в средней школе, полагая, что она мало применима в реальном мире, кроме экзаменов и тестов. Однако правда в том, что математика является основой многих областей, включая искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Без прочной основы в математике понимание тонкостей ИИ и МО может быть сложным.
Итак, как математика средней школы применима к ИИ и машинному обучению?
Алгебра. Алгебра — это изучение математических символов и правил обращения с этими символами. В AI и ML алгебра используется для представления данных и управления ими. Например, алгебра используется для создания матриц и управления ими, которые используются в глубоком обучении для представления и преобразования данных.
Исчисление. Исчисление — это раздел математики, изучающий скорость изменения и накопления величин. В AI и ML вычисления используются для оптимизации моделей и алгоритмов. Например, градиентный спуск, распространенный алгоритм оптимизации в глубоком обучении, основан на исчислении. Исчисление также используется в задачах линейной регрессии и оптимизации.
Вероятность и статистика. Вероятность и статистика важны для ИИ и машинного обучения. Они используются для количественной оценки неопределенности и измерения вероятности событий. Вероятность используется в байесовских сетях, которые используются при принятии решений, анализе рисков и прогнозировании. Статистика используется для анализа и интерпретации данных, а также для регрессионного анализа, проверки гипотез и классификации.
Геометрия. Геометрия – это раздел математики, изучающий формы, размеры и положение объектов. В AI и ML геометрия используется для представления и преобразования данных. Например, сверточные нейронные сети — разновидность алгоритма глубокого обучения, обычно используемого при распознавании изображений, — основаны на геометрии.
Тригонометрия. Тригонометрия – это раздел математики, изучающий отношения между углами и сторонами треугольников. В AI и ML тригонометрия используется в компьютерной графике и обработке изображений. Например, преобразование Фурье, основанное на тригонометрии, используется при обработке изображений для преобразования изображений из пространственной области в частотную область.
В заключение, математика средней школы является основой ИИ и МО. Понимание алгебры, исчисления, вероятности и статистики, геометрии и тригонометрии необходимо для всех, кто хочет построить карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Без прочной основы в математике понимание сложностей ИИ и МО может быть сложным. Итак, в следующий раз, когда вы будете на уроке математики, помните, что вы изучаете инструменты и концепции, которые помогут вам построить будущее искусственного интеллекта и машинного обучения.
