¿Se utiliza la teoría de grupos en la IA?

Si está tan inclinado, puede encontrar aplicaciones interesantes para la mayoría de los tipos de matemáticas en la mayoría de las áreas, por lo que refrescar sus conocimientos matemáticos no le hará daño. Por otro lado, la teoría de grupos no es fundamental para la IA, por lo que puede escapar sin ella si lo desea.

Un proyecto que sé donde fue útil la teoría de grupos es HLearn, una biblioteca de aprendizaje automático que ha sido pionera en un modelo de programación expresivo y algoritmos novedosos rápidos aprovechando la estructura algebraica de los algoritmos de aprendizaje. Todavía es un pequeño proyecto de investigación emergente, pero ya ha producido algunos resultados interesantes (incluidos dos documentos ICML).

Aquí hay una tabla de su página de Github que ofrece un resumen rápido de cómo usa las estructuras algebraicas (incluidos los grupos abelianos):

Si tiene curiosidad acerca de cómo funciona esto en la práctica, un buen lugar para comenzar es HLearn: una biblioteca de aprendizaje automático para Haskell, un documento de 2013 que describe el proyecto y las ideas matemáticas básicas en las que se basa.

¿En qué parte (s) de la IA estás interesado? La teoría de grupo sería directamente relevante para la robótica, pero de lo contrario parece no ser tan directamente relevante y probablemente no valga la pena aprender por sí misma.

Casarse con los dos es un territorio bastante desconocido como un caso general. Me he encontrado con varios artículos donde los investigadores han aplicado la teoría de grupos a algoritmos genéticos, aprendizaje de refuerzo, redes neuronales, problemas de satisfacción de restricciones y aprendizaje automático, por nombrar algunos. Te adentras en áreas más generales para cubrir semi-grupos, posets, etc. ¿Necesitas eso para una maestría en IA? Creo que tendrá mucho material para cubrir sin revisar la teoría de grupo a menos que esté buscando un Ph.D. extremadamente no trivial. tema de disertación