Матрицы используются в машинном обучении и искусственном интеллекте для представления и обработки данных. 2 Например, матрица может представлять набор данных, где каждая строка — это отдельный образец, а каждый столбец — это признак. 2

Основные операции над матрицами включают сложение, вычитание, умножение и транспонирование. 2 Эти операции важны для выполнения различных вычислений в алгоритмах машинного обучения. 2

Например, умножение матриц используется для вычисления линейных комбинаций признаков. 2 Это особенно важно в методах, таких как линейная регрессия и нейронные сети. 2 Сложение и вычитание матриц позволяют комбинировать и модифицировать данные, а транспонирование матриц изменяет их ориентацию, что может быть полезно в различных вычислительных задачах. 2

Также в машинном обучении в виде матриц представляют, например:

• весь тренировочный набор данных или, в случае нейронной сети, один batch из этого набора; 4
• изображение, которое будет распознавать сверточная нейронная сеть — тоже матрица чисел, соответствующих отдельным пикселям. 4