Base matemática para mineração de dados e algoritmos de inteligência artificial

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Você poderia me dar alguns esclarecimentos sobre mineração de dados e algoritmos de inteligência artificial? Para que base matemática eles usaram? Você poderia me dar um ponto de partida, em matemática, para entender esses tipos de algoritmos?

mathematical-statistics references data-mining algorithms artificial-intelligence kjetil b halvorsen
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Para dar um exemplo, David Ferrucci, que liderou a vitória do IBM DeepQA / Watson no Jeopardy, disse que ele estava destinado a ser um sistema híbrido: uma equipe de 20 a 25 pessoas por 4 anos de várias disciplinas, incluindo PNL, linguística computacional, jogos teoria, estocástica e otimização e outras disciplinas trabalhadas nela.
Os 10 principais algoritmos na mineração de dados oferecem uma visão geral suave dos algoritmos inspiradores e líderes. Receio que você precise fornecer mais detalhes (quais aplicativos? Que nível de detalhes?) Para obter respostas úteis.
chl

Respostas:

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Isso pode parecer um pouco estranho na comunidade de estatísticos, mas tenho certeza de que a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina pode ser formulada como um problema de minimização funcional. Isso significa que isso será coberto com otimização matemática .

A outra coisa é que você provavelmente precisará de cálculo e álgebra linear para entender o que é otimização. E para interpretar seus resultados, é melhor você ter alguma experiência em teoria das probabilidades e estatística .

Dmitry Laptev
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Isso é puramente uma comunidade de estatísticos, existe um site de troca de pilhas melhor para o pessoal de aprendizado de máquina, não tenho certeza de que exista um dedicado?
Image_doctor
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Não conheço um site específico de troca de pilhas de aprendizado de máquina. Mas nisso você pode encontrar muitas pessoas de "aprendizado de máquina" (por exemplo, eu), pois as estatísticas e o aprendizado de máquina são realmente muito, muito conectados.
Dmitry Laptev
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Talvez essa pergunta seja muito ampla, você deve dizer algo mais sobre o que usará na mineração de dados! Mas, a mineração de dados é essencialmente estatística, e grande parte do uso da IA ​​que eu vi também é estatística. Então, o que você precisa é de matemática para estatística: 1) cálculo e análise real 2) probabilidade 3) Álgebra linear! Em termos práticos, 3) pode ser o mais importante, quase tudo o que você fará (usos inclusivos de 1) e 2)) dependerá fortemente da álgebra linear. Portanto, certifique-se de obter não apenas os conceitos, mas a habilidade manipuladora!

Muito mais é usado, mas talvez mais especializado. Portanto, não faz sentido dar conselhos mais detalhados até que você tenha especializado sua pergunta (e aprendido 1), 2) e 3))

kjetil b halvorsen
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Parece uma pergunta justa, que matemática devo aprender como base para o aprendizado de máquina?
Talvez seja a resposta que é ampla. Como ML se baseia em tantas disciplinas.

Outros sugeriram Álgebra Linear, Teoria da Probabilidade, Estatística, Espaços Métricos e muitos outros que são relevantes.

Talvez uma abordagem viável seja listar alguns dos algoritmos de ML mais populares, dê uma olhada neles e preencha a matemática com a qual você se sente menos à vontade.

image_doctor
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