Как машины думают? Математические основы машинного обучения

Артем Демиденко (2024)

Мир находится в центре революции, движущейся искусственным интеллектом. Машины, наделенные возможностью учиться и принимать решения, уже меняют нашу повседневную жизнь: от диагностики заболеваний и выдачи кредитов до открытия новых материалов и управления сложными системами. Но как на самом деле "думают" эти машины? Книга "Как машины думают? Математические основы машинного обучения" предлагает увлекательное путешествие в мир математических идей, лежащих в основе машинного обучения и искусственного интеллекта. На страницах книги читатель познакомится с основными концепциями линейной алгебры, дифференциального исчисления, теории вероятностей и статистики, которые составляют фундамент современных алгоритмов ИИ. Эта книга — идеальное руководство для всех, кто хочет понять, как работают алгоритмы машинного обучения, и осознать, какие возможности и вызовы стоят перед нами в эпоху искусственного интеллекта.

Глава 2: Дифференциальное исчисление и оптимизация

Дифференциальное исчисление звучит как нечто сложное и доступное только математикам или инженерам, но на самом деле оно гораздо ближе к нашей жизни, чем кажется. Математика давно стала основой множества технологий, которые окружают нас, и дифференциальное исчисление — одно из главных её орудий. Это именно тот инструмент, который помогает нам понимать, как вещи меняются, оптимизировать процессы и принимать правильные решения.

Конец ознакомительного фрагмента.