Termos-chave no campo da inteligência artificial

Os conceitos matemáticos mais importantes para IA e ciência de dados, explicou.

Fonte: istockphoto

Árvore binária – uma estrutura de dados em árvore na qual cada nó tem no máximo dois nós (nós esquerdo e direito) e um elemento de dados. O nó mais alto da árvore é o nó raiz.

Distribuição de Cauchy – nomeada em homenagem ao matemático francês Augustin Cauchy, é uma distribuição de probabilidade contínua

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Combinatória – campo da matemática que consiste em problemas de seleção, disposição e operação dentro de um sistema finito ou discreto

Distribuições Condicionais – uma distribuição de probabilidade para uma sub-população

Cálculo Diferencial – o estudo da taxa de mudança de funções em relação às suas variáveis ​​através dos conceitos de derivativos e diferenciais

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Programação Dinâmica – ramo da matemática que estuda a teoria e os métodos de solução de problemas de múltiplos passos de controle ótimo

Teorema de Bayes – nomeado após o matemático britânico do século XVIII Thomas Bayes, é uma fórmula para determinar a probabilidade condicional

Derivativo – o limite da razão da mudança em uma função para a mudança correspondente em sua variável independente à medida que a última mudança se aproxima de zero

Autovalor – qualquer número de tal forma que uma matriz dada menos esse número vezes a matriz identidade tem zero determinante.

Eigenvector – um vetor que, quando operado por um determinado operador, fornece um múltiplo escalar de si mesmo.

Transformada de Fourier – em homenagem ao matemático francês Joseph Fourier, é um método para converter uma função de tempo em uma expressa em termos de freqüência

Função – uma relação ou expressão envolvendo uma ou mais variáveis

Gradient descent – trabalha no sentido de ajustar os pesos de entrada dos neurônios em redes neurais artificiais e encontrar mínimos locais ou mínimos globais para otimizar um problema

Ortonormalização de Gram-Schmidt – também chamado de processo Gram-Schmidt, é um procedimento que toma um conjunto não-ortogonal de funções linearmente independentes e constrói uma base ortogonal sobre um intervalo arbitrário com relação a uma função de ponderação arbitrária.

Hashing – gerando um valor ou valores de uma string de texto usando uma função matemática

Heap – uma estrutura de dados baseada em árvore na qual cada elemento recebe um valor de chave (peso)

Hessian – nome do matemático alemão do século XIX Ludwig Otto Hesse, ferramenta usada na geometria diferencial que descreve a curvatura local de uma função

Teoria da Informação – a expressão matemática de condições e parâmetros que impactam a transmissão e processamento de informações

Cálculo Integral – ramo da matemática preocupado com a teoria e aplicação de integrais e integração, ele lida com o tamanho total ou valor, como comprimentos, áreas e volumes

Distribuições conjuntas – a distribuição de várias variáveis ​​aleatórias no mesmo espaço de probabilidade

Distribuição laplaciana (distribuição exponencial dupla) – a distribuição de diferenças entre duas variáveis ​​independentes com distribuições exponenciais idênticas

Lagrangiano – uma função que descreve o estado de um sistema dinâmico em termos de coordenadas de posição e suas derivadas de tempo e que é igual à diferença entre a energia potencial e a energia cinética

Álgebra Linear – um ramo da matemática que está preocupado com as estruturas matemáticas fechadas sob as operações de adição e multiplicação escalar, inclui a teoria de sistemas de equações lineares, matrizes, determinantes, espaços vetoriais e transformações lineares

Máxima a Estimativa Posterior (MAP) – um método comum de estimação pontual em estatística bayesiana

Estimação da Máxima Verossimilhança (MLE) – método de encontrar o valor de um ou mais parâmetros para uma dada estatística que faz com que a distribuição de

Cálculo multivariado – cálculo integral, diferencial e vetorial em relação às funções de diversas variáveis

Ortogonal – duas linhas ou curvas são ortogonais se estiverem perpendiculares ao ponto de interseção

Ortogonalização – o processo de encontrar vetores ortogonais que abrangem um subespaço específico

Derivativos Parciais – Derivativos de uma função de múltiplas variáveis ​​onde todos, exceto a variável de interesse, são mantidos fixos durante a diferenciação.

Análise de Componentes Principais (PCA) – Método usado para identificação de um número menor de variáveis ​​não correlacionadas conhecidas como componentes principais de um conjunto maior de dados

Probabilidade – tipo de ração que compara quantas vezes um resultado pode ocorrer comparado a todos os resultados possíveis

Decomposição QR – dada uma matriz A, a decomposição QR é uma decomposição da matriz da forma A = QR, onde R é a matriz triangular superior, e Q é uma matriz ortogonal

Variável Aleatória – uma variável cujos valores possíveis são resultados de um fenômeno aleatório

Decomposição de Valor Singular (SVD) – uma fatoração de uma matriz real ou complexa

Funções de valor único – função que, para cada ponto no domínio, tem um valor exclusivo no intervalo

Pilha – uma sequência de objetos ou elementos em um formato de estrutura de dados linear

Desvio padrão – a dispersão de um conjunto de dados em relação à sua média, é calculada como a raiz quadrada da variância

Vector – uma quantidade com magnitude e direção, mas não posição

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Referências

Instituto Matemático da Universidade de Oxford. URL: https://www.maths.ox.ac.uk/

Enciclopédia da Matemática. URL: http://www.encyclopediaofmath.org/

Enciclopédia Britânica a. URL: https://www.britannica.com

Merriam Webster. https://www.merriam-webster.com/

Investopedia . https://www.investopedia.com/

Technopedia . https://www.techopedia.com

Wolfram MathWorld. http://mathworld.wolfram.com/

Dicionário Collins. https://www.collinsdictionary.com