Base mathématique pour les algorithmes d'exploration de données et d'intelligence artificielle

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Pourriez-vous me donner quelques précisions sur l'exploration de données et les algorithmes d'intelligence artificielle? Pour quelle base mathématique ils ont utilisé? Pourriez-vous me donner un point de départ, en mathématiques, pour comprendre ces types d'algorithmes?

mathematical-statistics references data-mining algorithms artificial-intelligence kjetil b halvorsen
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Pour donner un exemple, David Ferrucci, qui a dirigé la victoire d'IBM DeepQA / Watson sur Jeopardy, a déclaré qu'il était destiné à être un système hybride: une équipe de 20-25 personnes pendant 4 ans dans plusieurs disciplines, y compris la PNL, la linguistique informatique, le jeu. la théorie, la stochastique et l'optimisation et d'autres disciplines y ont travaillé.
Les 10 meilleurs algorithmes d'exploration de données donnent un aperçu en douceur des algorithmes inspirants et leaders. Je crains que vous n'ayez besoin de fournir plus de détails (quelles applications? Quel niveau de détails?) Pour obtenir des réponses utiles.
chl

Réponses:

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Cela peut en fait sembler un peu étrange au sein de la communauté des statisticiens, mais je suis à peu près sûr que la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formulés comme des problèmes de minimisation fonctionnelle. Cela signifie que cela va être couvert par l'optimisation mathématique .

L'autre chose est que vous aurez probablement besoin de calcul et d'algèbre linéaire pour comprendre ce qu'est l'optimisation. Et pour interpréter vos résultats, vous aurez de meilleures connaissances en théorie des probabilités et en statistiques .

Dmitry Laptev
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S'agit-il uniquement d'une communauté de statisticiens, existe-t-il un meilleur site d'échange de pile pour les personnes apprenant automatiquement, je ne suis pas sûr qu'il y en ait un dédié?
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Je ne connais pas de site d'échange de pile d'apprentissage machine spécifique. Mais en cela, vous pouvez trouver beaucoup de gens "d'apprentissage automatique" (par exemple moi), car les statistiques et l'apprentissage automatique sont vraiment très très connectés.
Dmitry Laptev
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Cette question est peut-être trop large, vous devriez dire quelque chose de plus sur l'utilisation de l'exploration de données! Mais, l'exploration de données est essentiellement des statistiques, et une grande partie de l'utilisation de l'IA que j'ai vue est également des statistiques. Donc, ce dont vous avez besoin, ce sont les mathématiques dont vous avez besoin pour les statistiques: 1) calcul et analyse réelle 2) probabilité 3) Algèbre linéaire! En termes pratiques, 3) peut être le plus important, presque tout ce que vous ferez (utilisations inclusives de 1) et 2)), vous dépendrez fortement de l'algèbre linéaire. Alors, assurez-vous d'obtenir non seulement les concepts, mais les compétences de manipulation!

Beaucoup plus est utilisé, mais peut-être plus spécialisé. Il n'est donc pas logique de donner des conseils plus détaillés tant que vous n'avez pas spécialisé votre question (et appris 1), 2) et 3))

kjetil b halvorsen
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Cela semble juste, quelles mathématiques devrais-je apprendre comme base pour l'apprentissage automatique?
C'est peut-être la réponse qui est large. Comme ML puise dans tant de disciplines.

D'autres ont suggéré l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, les statistiques, les espaces métriques et bien d'autres qui sont tous pertinents.

Une approche pratique consiste peut-être à répertorier certains des algorithmes ML les plus populaires, à les examiner et à compléter les mathématiques avec lesquelles vous vous sentez moins à l'aise.

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