الرياضيات والذكاء الاصطناعى

إن جعل أجهزة الكمبيوتر تؤدي مهامًا ذكية دون برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك هو هدف التعلم الآلي ، ويتم تحقيق ذلك من خلال إعطاء الكمبيوتر الكثير من البيانات للتعلم منها. يمكن للتعلم الآلي التعرف على البريد العشوائي في رسائل البريد الإلكتروني ، وقراءة الأرقام المكتوبة بخط اليد ، واكتشاف الاحتيال في المعاملات ، والمزيد. 

عند إنشاء نماذج التعلم الآلي، يمكن أن تكون الأفكار الأساسية للرياضيات والإحصاءات مفيدة جدًا في توجيه القرارات الإستراتيجية. لذلك، إذا كنت تخطط لممارسة مهنة في علم البيانات، فأنت بحاجة إلى البدء في تقدير مفاهيم الرياضيات واستخدامها في حياتك اليومية لأن هذا شرط للتعلم الآلي.

استكشف أمورًا لا تعرفها عن الرياضيات.

العلاقة بين الرياضيات والتعلم الآلي

الرياضيات عنصر أساسي في التعلم الآلي ، يساعد في تطوير خوارزمية يمكنها التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة. قد يتضمن التنبؤ المباشر تصنيف الكلاب والقطط من مجموعة من الصور أو تقديم المشورة للعميل بشأن المنتجات التي يجب شراؤها بناءً على عمليات الشراء السابقة. لذلك، من الأهمية بمكان أن نفهم تمامًا المبادئ الرياضية التي تقوم عليها أي خوارزمية رئيسية للتعلم الآلي.

فهم الرياضيات يساعدك في اختيار الخوارزميات المناسبة لمشروعك في علم البيانات والتعلم الآلي بهذه الطريقة. نظرًا لأن التعلم الآلي يعتمد إلى حد كبير على المبادئ الرياضية ، فسيكون من المثير للاهتمام أن تفهم سبب استخدام الرياضيات. باستخدام هذا، ستفهم الأسباب الكامنة وراء اختيارنا لخوارزمية تعلم الآلة على أخرى، بالإضافة إلى كيفية تأثيرها على فعالية نموذج التعلم الآلي.

الذكاء الاصطناعي في تعليم الرياضيات

يستخدم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة في العديد من الاستخدامات التعليمية والتي من بينها تعليم الرياضيات، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات أداء الطلاب المختلفة، واستخدام هذه البيانات في توجيه وإرشاد الطلاب تبعاً لقدرات ومستوى كل طالب، كما يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التي قام بتحليلها في إعطاء المهام والواجبات تبعاً للمستوى الدراسي لكل طالب، كما يتم استخدام بيانات الذكاء الاصطناعي في إعداد المسائل والتمارين الرياضية المناسبة لكل مستوى دراسي.

كيفية تعليم الرياضيات للأطفال خطوة بـ خطوة.

ما هو نوع الرياضيات المطلوب في التعلم الآلي؟

إن مقدار ومستوى الرياضيات المطلوبين لفهم هذه التقنيات هو الشاغل الرئيسي عند محاولة فهم مجال متعدد التخصصات مثل التعلم الآلي. اعتمادًا على مستوى الفرد واهتماماته ، فإن الإجابة على هذا السؤال معقدة. هناك بحث مستمر في الصيغ الرياضية والتطور النظري للتعلم الآلي ، ويقوم بعض الباحثين بتطوير طرق أكثر تعقيدًا.

الأفكار الأربعة الرئيسية  

• الإحصاء 
• الجبر الخطي 
• ونظرية الاحتمالات 

حساب التفاضل والتكامل - هي أساس التعلم الآلي. يساعد التفاضل والتكامل في تعلم النموذج والتحسين ، على الرغم من أن المفاهيم الإحصائية هي أساس كل نموذج. عند العمل باستخدام مجموعة بيانات كبيرة ، يكون الجبر الخطي مفيدًا بشكل خاص ، ويساعد الاحتمال في التنبؤ بالأحداث المستقبلية. هذه هي الأفكار الرياضية التي ستواجهها كثيرًا في حياتك المهنية في علوم البيانات والتعلم الآلي.

الإحصائيات: الإحصائيات والتعلم الآلي من المجالات وثيقة الصلة. يجب أن تكون على دراية بتوزيعات الاحتمالات ، وأخذ العينات ، واختبار الفرضيات ، والانحدار ، وتحليل القرار. تحتاج أيضًا إلى أن تكون على دراية بالإحصاءات الوصفية ، والتوافقيات ، والبديهيات ، وقاعدة بايز ، والمتغيرات العشوائية ، وما إلى ذلك. ببساطة ، الإحصائيات هي الفرع الأساسي للرياضيات المستخدمة في التعلم الآلي.

تعرف على 10 نصائح هامة لمذاكرة الرياضيات.

الجبر الخطي: يتطلب تطوير خوارزميات التعلم الآلي المركزية فهماً أساسياً لكيفية بناء المعادلات الخطية. سيتم استخدام هذه لتقييم ورصد جهود جمع البيانات. يعد فهم المصفوفات وعملياتها الأساسية، مثل الجمع والطرح والضرب القياسي والمتجه، والعمليات العكسية، والتبديل، والمسافات المتجهة، أمرًا ضروريًا للعمل مع المصفوفات في الجبر الخطي.

حساب التفاضل والتكامل: سيكون العديد من الطلاب الذين لم يستمتعوا بتعلم التفاضل والتكامل في المدرسة في حالة استيقاظ وقحة لأنها عنصر حاسم في التعلم الآلي. لحسن الحظ، قد لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في التفاضل والتكامل؛ بدلاً من ذلك، من المهم تعلم وفهم أساسيات حساب التفاضل والتكامل. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تفهم التفاضل والتكامل من أجل بناء النماذج مع فهم التطبيقات العملية للتعلم الآلي.

الاحتمالية: الاحتمالية ضرورية لإكمال مشروع النمذجة التنبؤية للتعلم الآلي بنجاح ، على ما يبدو. تُعرف عملية بناء نماذج التنبؤ من البيانات الغامضة باسم التعلم الآلي. عدم اليقين يتطلب العمل بمعلومات غير دقيقة أو غير كافية. على الرغم من أن عدم اليقين ضروري للتعلم الآلي، إلا أنه أيضًا أحد العناصر التي تمثل أكبر التحديات للقادمين الجدد ، وخاصة أولئك الذين لديهم خلفية في البرمجة. هناك ثلاثة مصادر رئيسية لعدم اليقين في التعلم الآلي: البيانات الصاخبة ، والتغطية الضئيلة للمشكلة ، والنماذج المعيبة بشكل طبيعي. ومع ذلك، يمكننا تقدير إجابة المشكلة بمساعدة أدوات الاحتمال المناسبة.

قيمة الرياضيات في التعلم الآلي ، وكذلك المواد الضرورية. قد تكون المقالة غير مشجعة لبعض المتحمسين للتعلم الآلي الذين يعانون من ضعف في الرياضيات، لكن المبتدئين لا يحتاجون إلى الكثير من الرياضيات لبدء التعلم الآلي. وكلما اكتسبت الكفاءة في المزيد من الأساليب والخوارزميات، يمكنك التقاط الرياضيات بسرعة.

والآن حان الوقت لمعرفة كيفية المراجعة لامتحان الرياضيات.

هذه المقالة مترجمة لكم من BJY'S Future School

رابط المقالة ? What Kind of Math is Necessary for Machine Learning