Нахождение корней уравнений важно в приложениях машинного обучения, поскольку это позволяет решать задачи, для которых современным алгоритмам недостаёт обучающих примеров. 4 Например, при изучении сложных физических, биологических или инженерных систем, когда анализ проводится с помощью небольших наборов данных. 4

Также решение уравнений помогает получать замкнутую функцию, которую можно посчитать в любой точке области, а не только в точках, которые использовались для обучения. 4

Кроме того, для обучения нейросети нужно очень мало данных: начальные данные и знание уравнения. 4 В итоге правильный ответ нейросети неизвестен, и, следовательно, нет переобучения. 4

Для решения уравнений в машинном обучении используются методы линейной алгебры, в том числе решение систем линейных уравнений. 2