Как числовые функции используются в современном анализе данных и машинном обучении?

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

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