ডেটা মাইনিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদমের জন্য গণিতের ভিত্তি

Question

আপনি কি আমাকে ডেটা মাইনিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু স্পষ্টতা দিতে পারেন? তারা কোন গণিত ভিত্তির জন্য ব্যবহার করেছেন? এই ধরণের অ্যালগোরিদম বোঝার জন্য আপনি কি আমাকে গণিতের সূচনা পয়েন্ট দিতে পারবেন?

Comments

উদাহরণস্বরূপ, ডেভিড ফেরুচ্চি, যিনি বিপদে আইবিএম ডিপকিউএ / ওয়াটসনের জয়ের নেতৃত্ব দিয়েছিলেন, তিনি বলেছিলেন যে এটি একটি হাইব্রিড সিস্টেম হওয়ার নিয়ত ছিল: এনএলপি, কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব, খেলা সহ একাধিক শাখা থেকে চার বছরের জন্য ২০-২৫ জনের একটি দল team তত্ত্ব, স্টোকাস্টিকস এবং অপ্টিমাইজেশন এবং অন্যান্য শাখা এতে কাজ করেছিল।

ডেটা মাইনিংয়ের শীর্ষ 10 অ্যালগরিদমগুলি অনুপ্রেরণামূলক এবং শীর্ষস্থানীয় অ্যালগরিদমগুলির একটি মৃদু ওভারভিউ দেয়। আমি আশঙ্কা করছি দরকারী উত্তর পেতে আপনাকে আরও বিশদ সরবরাহ করতে হবে (কী অ্যাপ্লিকেশনগুলি? কোন স্তরের বিবরণ?)

— chl

Answer 1

এটি পরিসংখ্যানবিদদের সম্প্রদায়ের মধ্যে আসলে কিছুটা অদ্ভুত শোনায় তবে আমি নিশ্চিত যে বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি কার্যকরী ক্ষুদ্রকরণ সমস্যা হিসাবে তৈরি করা যেতে পারে। এর অর্থ এটি গাণিতিক অপ্টিমাইজেশনের সাথে আবৃত হতে চলেছে ।

অন্যান্য জিনিসটি হ'ল অপটিমাইজেশন কী তা বোঝার জন্য আপনার সম্ভবত ক্যালকুলাস এবং লিনিয়ার বীজগণিতের প্রয়োজন হবে । আর আপনার ফলাফল ব্যাখ্যা করা আপনি ভাল কিছু পটভূমি থাকবে সম্ভাবনা তত্ত্ব এবং পরিসংখ্যান ।

Comments

এটি কি বিশুদ্ধরূপে পরিসংখ্যানবিদদের একটি সম্প্রদায়, মেশিন লার্নিং লোকেদের জন্য আরও ভাল স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ সাইট আছে, আমি নিশ্চিত নই যে সেখানে কোনও উত্সর্গীকৃত আছে?

— ইমেজ_ডোক্টর

আমি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ সাইট জানি না। তবে এটিতে আপনি প্রচুর "মেশিন লার্নিং" লোক খুঁজে পেতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ আমি), কারণ পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং সত্যই খুব সংযুক্ত।

— দিমিত্রি ল্যাপটভ

Answer 2

এই প্রশ্নটি সম্ভবত বিস্তৃত, আপনি কীসের জন্য ডেটা মাইনিং ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে আপনার আরও কিছু বলা উচিত! তবে, ডেটা মাইনিং মূলত পরিসংখ্যান এবং আমি যে এআইয়ের ব্যবহার দেখেছি তার বেশিরভাগই পরিসংখ্যানও। সুতরাং, আপনার কী গণিতের প্রয়োজন তা হল পরিসংখ্যানগুলির জন্য আপনার গণিতের প্রয়োজন: 1) ক্যালকুলাস এবং বাস্তব বিশ্লেষণ 2) সম্ভাবনা 3) লিনিয়ার বীজগণিত! ব্যবহারিক বিবেচনায়, 3) সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, আপনি যা যা করতে পারেন প্রায় (1 এর অন্তর্ভুক্ত ব্যবহার) এবং 2)) আপনি লিনিয়ার বীজগণিতের উপর প্রচুর নির্ভর করবেন। সুতরাং, নিশ্চিত হয়ে নিন, কেবল ধারণাগুলিই নয়, ম্যানিপুলেটিভ দক্ষতাও!

আরও অনেক কিছু ব্যবহৃত হয় তবে সম্ভবত আরও বিশেষায়িত। সুতরাং যতক্ষণ না আপনি আপনার প্রশ্নকে বিশেষ করে না দিয়ে (এবং শিখেছেন 1), 2) এবং 3)) আরও বিশদ পরামর্শ দেওয়ার কোনও অর্থ হয় না

Answer 3

এটি একটি ন্যায্য প্রশ্ন বলে মনে হচ্ছে, মেশিন লার্নিংয়ের ভিত্তি হিসাবে আমার কোন গণিতটি শিখতে হবে?
হতে পারে এটি উত্তর যে বিস্তৃত। এমএল অনেকগুলি শাখা থেকে ড্র হিসাবে।

অন্যান্যরা পরামর্শ দিয়েছেন, লিনিয়ার বীজগণিত, সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, পরিসংখ্যান, মেট্রিক স্পেস এবং এমন অনেকগুলি যা প্রাসঙ্গিক।

সম্ভবত একটি কার্যকর ব্যবহার্য পদ্ধতির মধ্যে কয়েকটি সর্বাধিক জনপ্রিয় এমএল অ্যালগরিদমগুলি তাদের তালিকা দেখুন এবং আপনি যে গণিতে আপনি কম স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করেন তা পূরণ করুন list