Числовые функции используются в современном анализе данных и машинном обучении следующим образом:

• Линейная алгебра. 2 Это основа для многих алгоритмов машинного обучения. 2 В ней изучают векторы и матрицы — одномерные и двумерные массивы чисел, которые могут представлять различные данные, например, координаты в пространстве. 2 В машинном обучении векторы часто используют для представления признаков объектов. 2 Матрицы также применяют для представления и обработки данных. 2
• Математический анализ и исчисление. 2 Производные показывают, как функция изменяется в зависимости от изменения входных данных. 2 Градиенты указывают направление наибольшего изменения функции и помогают обновлять параметры моделей с целью минимизации функции потерь. 2 Например, в алгоритме градиентного спуска градиенты определяют, как изменять параметры модели, чтобы уменьшить ошибку предсказаний. 2
• Интегралы. 2 Они используются для нахождения площади под кривой функции. 2 В машинном обучении интегралы применяют для вычисления ожидаемых значений и вероятностей. 2 Например, в байесовских методах для вычисления апостериорных вероятностей. 2 Также интегралы используют в вариационных автоэнкодерах (VAE) и генеративных состязательных сетях (GAN) для моделирования сложных распределений данных и генерации новых образцов. 2
• Функции потерь. 3 Они помогают создавать рекомендательные и прогнозные системы, определять тенденции в массивах данных. 3