Las matemáticas se usan ampliamente en el campo de la inteligencia artificial.
- Los algoritmos de inteligencia artificial requieren una comprensión sofisticada del álgebra lineal y familiaridad con la distribución y manipulación de datos. Por ejemplo, probablemente la aplicación más llamativa y frecuente de Machine Learning es el motor de recomendaciones. Además de la recuperación de datos, el uso de estos algoritmos es a menudo ‘reconstrucción’ de los datos ridículamente escasos utilizados como entrada para estos motores.
- Si la máquina artificialmente inteligente está tratando de aprender cualquier operación que requiera física, el cálculo se utiliza para desarrollar la solución más rápida y eficiente. Para la comunidad de IA, los problemas más grandes incluyen el problema del marco en sí, el problema de calificación, el problema de ramificación, la generalización a lo largo de una serie de dimensiones importantes que incluyen información incompleta, concurrencia (múltiples agentes) y cambio continuo, y finalmente una gran variedad de desafíos
- Entonces, por ejemplo, los automóviles autónomos recopilan grandes cantidades de datos de sensores de una gran variedad de fuentes y esos datos se extraen para generar modelos de datos. Mientras conducen, comparan los datos entrantes con las estadísticas para tomar decisiones sobre cómo controlar el automóvil.
La inteligencia artificial depende en gran medida del aprendizaje automático, que solo funciona si tenemos minería de datos, que depende en gran medida de las estadísticas, que se basan fundamentalmente en las matemáticas. Realmente involucra las matemáticas de la relación entre computabilidad y lógica.
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