¿Por qué las matemáticas son importantes para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

Matemáticas es en lo que se basa el aprendizaje automático.

En pocas palabras, sin una base matemática, no habría aprendizaje automático.

Ahora, puede preguntar por qué, y si, uno debería molestarse en aprender las matemáticas detrás del aprendizaje automático.

Aquí, obtendrá una respuesta diferente de cada persona que pregunte.

Mi respuesta, si no tienes una sólida formación en matemáticas, es no molestarte necesariamente en aprender las matemáticas al principio (está bien si lo haces, pero corres el riesgo de sentirte abrumado).

En cambio, concentre su energía en desarrollar una intuición sobre cómo funcionan los algoritmos y aprender a usarlos en datos reales para ver los resultados.

Luego, es probable que desees aprender las matemáticas, para que puedas obtener mejores resultados y diseñar nuevas arquitecturas. Sentirás que no saber exactamente cómo funciona todo te está picando y te impide lograr los mejores resultados.

Es en este punto que debes comenzar a aprender las matemáticas. No solo será más fácil porque ya sabes lo que se supone que deben hacer los algoritmos, sino que también estarás en una mejor posición para aplicar lo que estás aprendiendo.

Aquí, es una buena idea implementar los algoritmos usted mismo sin usar ninguna biblioteca (aceptando que el rendimiento probablemente no sea tan bueno), y leer trabajos de investigación (por ejemplo, en arXiv.org) con la intención de reimplementar la idea principal de el papel tu mismo.

Después de que haya hecho esto por un tiempo, seguramente comenzará a obtener sus propias ideas, que ahora tiene las herramientas para probar e implementar.

Las matemáticas están en el centro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático porque proporcionan medios para implementar cómo se pueden alcanzar sus objetivos.

Considere los autos autónomos como una aplicación asesina contemporánea que genera un enorme interés en el campo. El objetivo es que las computadoras reconozcan a las personas y los objetos en las imágenes de los videos y suene lo suficientemente simple. Durante décadas no pudimos avanzar mucho con este problema, que resultó sorprendentemente difícil, porque intentamos resolverlo escribiendo conjuntos de reglas explícitas.

El avance se produjo cuando nos dimos cuenta de que las redes altamente paralelas con muchos nodos y capas simples son excelentes para resolver el problema, siempre que supiéramos cómo entrenarlos, es decir , ajustar la multitud de pesos de las conexiones entre los nodos.

Las matemáticas nos dan una respuesta poderosa, en forma de procedimientos de minimización y propagación inversa, que se conocen de forma independiente desde hace mucho tiempo.

Esta es la razón por la cual las matemáticas son cruciales para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, porque nos muestran cómo resolver problemas abstractos profundos muy difíciles. Lo hace mediante el uso de métodos y técnicas ya conocidas.

Tome PageRank, como un ejemplo aparentemente no relacionado. Es la base de Google como compañía y está detrás de los tremendos avances en la búsqueda y la tecnología de la información en general. Sin embargo, desde la perspectiva matemática, es una aplicación bastante básica del concepto elemental de valores propios principales, conocido por cientos de años. Esto no quiere decir que PageRank no sea un gran avance, lo es, ya que la belleza está en la aplicación de tales conceptos a nuevos campos.

También lo son la IA, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, excelentes aplicaciones de la teoría de minimización elemental y conceptos tales como la regla de encadenamiento en la propagación inversa.

Las matemáticas son lo que está detrás de todos estos grandes avances, junto con muchos otros, que abarcan una gran multitud de diversos campos.

Las matemáticas o los números son la cuna de todas las creaciones. Sin esto, el mundo no puede moverse ni una pulgada. Todo ser humano, como una enfermera o un granjero, un carpintero, un mecánico, un comerciante o un médico, un ingeniero o un científico, un músico o un mago, un electricista o un pescador, un cocinero o un conductor, todos necesitan las matemáticas en su vida diaria. Incluso los animales, las plantas y los insectos, tienen la proporción áurea, el patrón geométrico, usan las matemáticas en su vida cotidiana para existir.

Pero, ¿sabías que puedes encontrar el secreto del universo simplemente usando las matemáticas? Quiero comenzar con un concepto muy básico,

Las matemáticas basadas en Vortex, de la palabra raíz Vortex. Vortex es una región en un fluido en el que el flujo gira alrededor de una línea de eje, que puede ser recta o curva. Puedes ver el patrón de vórtice en todos. Como en tu sangre, naturaleza e incluso en el universo. Marko Rodin, su afirmación original era que había aprovechado y podía modelar matemáticamente, una energía invisible previamente no observada. Es el impulso inicial de fuerza positiva detrás de la creación. Esta energía se caracteriza por su linealidad.

En matemáticas vórtice, todo se suma a 9, 6 y 3. Polarizado todo. en 1, 2, 4, 8, 7 y 5 describen el mundo físico. por lo tanto, los 3, 6 y 9 no son físicos, sino que gobiernan el mundo físico a nivel cuántico. El ejemplo es sonido, frecuencias de liberación de sonido o vibración. entendiendo que todos los seres vivos son vibratorios.

Lo que significa que es el control y el estándar en el que se basa toda la creación. Sé que algunas de las sociedades secretas tienen un profundo conocimiento sobre esto. Usan el patrón geométrico para gobernar el mundo.

Este es el descifrado matemático del universo.

Las matemáticas son el lenguaje de la ciencia que se usa para discutir conceptos de manera eficiente. Es la base de todos los campos de la ciencia, desde la física hasta la informática y la biología. Como AI y ML están dentro de la informática, no debería sorprendernos que también dependa enormemente de las matemáticas. Sin las matemáticas o algo similar, muchas ideas y conceptos aún serían posibles, pero podría no ser tan elegante. En lugar de una pizarra para explicar una idea o fórmula, puede tomar 10 veces más.

El lenguaje de las matemáticas es muy preciso. La matemática se usa en física para describir el movimiento de los planetas al movimiento de los electrones en los átomos. Las matemáticas se utilizan en economía para describir las fluctuaciones en los mercados bursátiles. Las matemáticas se utilizan en informática para demostrar la exactitud de los programas. Todos estos requieren un alto grado de precisión.

¿Pero por qué es tan preciso? Bueno, al principio, en los días en que las personas necesitaban hacer un seguimiento de las cosas que comenzaron a contar y pronto las registraron con sus propios símbolos, a los que ahora nos referimos como números. Este fue el nacimiento de las matemáticas. A medida que se usaban los números, más y más intelectuales buscaban responder verdades básicas sobre ellos (probablemente no tenían nada mejor que hacer), y pronto descubren que eran leyes fundamentales. Esto es cuando nació el thoery y el estudio de las matemáticas. Una verdad básica es algo tan básico que no puede ser falso y, por lo tanto, se supone que es verdad; También se le llama axioma. Un ejemplo de una verdad básica es “la suma de dos números es mayor que cualquiera de esos dos números utilizados para la suma”. Muchos construyeron no todos, a veces se descubren por experimentación o por casualidad, las fórmulas matemáticas se basan principalmente en axiomas y, por lo tanto, se puede confiar en que sean correctas.

Esto se debe a que la inteligencia artificial se basa en principios matemáticos: teoría de la probabilidad, álgebra lineal, estadística y similares. El aprendizaje automático completo se basa en las matemáticas.

Una pregunta similar estaba allí en Quora https://www.quora.com/Why-mathem …

Matemáticas = estudio de patrones

ML = reconocimiento de patrones

te das cuenta del resto de ellos.