Base matematica per data mining e algoritmi di intelligenza artificiale

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Potresti darmi qualche chiarimento sul data mining e sugli algoritmi di intelligenza artificiale? Per quale base matematica hanno usato? Potresti darmi un punto di partenza, in matematica, per capire questo tipo di algoritmi?

— kjetil b halvorsen
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Per fare un esempio, David Ferrucci, che ha guidato la vittoria di IBM DeepQA / Watson su Jeopardy, ha dichiarato di essere destinato a essere un sistema ibrido: un team di 20-25 persone per 4 anni da più discipline, tra cui NLP, linguistica computazionale, gioco teoria, stocastica e ottimizzazione e altre discipline ci hanno lavorato.

I 10 migliori algoritmi nel data mining offrono una panoramica delicata degli algoritmi ispiratori e principali. Temo che dovrai fornire maggiori dettagli (quali applicazioni? Quale livello di dettagli?) Per ottenere risposte utili.

— chl

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Questo può effettivamente sembrare un po 'strano all'interno della comunità di statistici, ma sono abbastanza sicuro che la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico possano essere formulati come problemi di minimizzazione funzionale. Ciò significa che questo sarà coperto con l'ottimizzazione matematica .

L'altra cosa è che probabilmente avrai bisogno di calcolo e algebra lineare per capire cos'è l'ottimizzazione. E per interpretare i tuoi risultati avrai una migliore conoscenza della teoria della probabilità e delle statistiche .

— Dmitry Laptev
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Questa è puramente una comunità di statistici, esiste un sito di scambio di stack migliore per le persone che imparano automaticamente, non sono sicuro che ce ne sia uno dedicato?

— image_doctor,

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Non conosco un sito specifico per lo scambio di stack di machine learning. Ma in questo puoi trovare molte persone di "machine learning" (ad esempio io), dato che la statistica e l'apprendimento automatico sono davvero molto connessi.

— Dmitry Laptev,

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Questa domanda è forse ampia, dovresti dire qualcosa in più su ciò per cui utilizzerai il data mining! Ma il data mining è essenzialmente una statistica e gran parte dell'utilizzo dell'IA che ho visto è anche statistica. Quindi, di quale matematica hai bisogno è la matematica di cui hai bisogno per le statistiche: 1) calcolo e analisi reale 2) probabilità 3) algebra lineare! In termini pratici, 3) può essere il più importante, quasi qualunque cosa tu faccia (usi inclusivi di 1) e 2)) dipenderai fortemente dall'algebra lineare. Quindi, assicurati di ottenere, non solo i concetti, ma l'abilità manipolativa!

Viene utilizzato molto di più, ma forse più specializzato. Quindi non ha senso dare consigli più dettagliati fino a quando non avrai specializzato la tua domanda (e imparato 1), 2) e 3))

— kjetil b halvorsen
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Sembra una domanda equa, quale matematica dovrei imparare come base per l'apprendimento automatico?
Forse è la risposta che è ampia. Come ML trae da tante discipline.

Altri hanno suggerito, l'algebra lineare, la teoria della probabilità, le statistiche, gli spazi metrici e molti altri che sono tutti rilevanti.

Forse un approccio praticabile è quello di elencare alcuni degli algoritmi ML più popolari, dare un'occhiata a loro e compilare la matematica con la quale ti senti meno a tuo agio.

— image_doctor
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