В чем заключаются особенности алгоритмов машинного обучения для обработки математических выражений?

Некоторые особенности алгоритмов машинного обучения для обработки математических выражений:

• Использование линейной алгебры. 13 Это основа многих алгоритмов машинного обучения, особенно тех, что работают с большими объёмами данных. 3 Линейная алгебра включает в себя изучение векторов, матриц и операций над ними. 1
• Применение математических понятий из алгебры. 3 Уравнения и неравенства часто возникают при обучении моделей, например, в задачах оптимизации. 3 Логарифмы и экспоненты используются в функциях активации нейронных сетей, расчётах вероятностей и задачах оптимизации. 3
• Использование математических понятий из математического анализа. 13 Производные показывают, как функция изменяется в зависимости от изменения входных данных. 1 Градиенты помогают определить, как изменять параметры модели, чтобы уменьшить ошибку предсказаний. 1
• Применение статистических методов. 1 Они позволяют выявить значимые зависимости в данных и строить точные модели. 1

Также для распознавания математических выражений на изображениях часто используют нейронные сети для детектирования и классификации сложных математических символов. 4