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Comment l'algèbre linéaire est-elle utilisée dans les algorithmes d'apprentissage automatique ? Edit : les deux réponses bien pensées et informatives que j'ai obtenues jusqu'à présent me rendent très heureux d'avoir choisi l'ingénierie électrique au lieu de l'ingénierie informatique pour une explication majeure comme si j'avais cinq ans.
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_ _ Comment (comme dans quoi) l'utilisons-nous ? _ _ Comme un outil pour faciliter la communication les uns avec les autres. En quoi cela facilite-t-il les choses ? Parce que cela rend la communication plus courte, plus précise et moins sujette aux erreurs. Exemple : 2 * 2 + 3 * 3 + 4 * 4 + 5 * 5 contre [ 2,3,4,5]^2 . Personne ne veut lire (ou écrire) un document de 30 pages si vous pouvez faire la même chose en 3 pages. _ _ Comment (comme dans où) l'utilisons-nous ? _ _ Chaque fois que nous pouvons faire quelque chose de plus concis en l'utilisant. L'algèbre linéaire de base concerne les espaces vectoriels et leurs propriétés, donc chaque fois que vous avez un nombre dénombrable de "caractéristiques" (dimensions) qui peuvent être utilisées pour décrire un objet, l'algèbre linéaire est votre gars pour vous aider à dire plus avec moins (espace). , mots , caractères , ... ) . Dans l'apprentissage automatique, nous avons tendance à décrire un seul enregistrement dans un ensemble de données comme "Il a cette propriété et cette propriété et cette propriété et ...", donc comme un nombre dénombrable de caractéristiques. Ainsi, avec notre bloc de construction de base parfaitement conçu pour l'algèbre linéaire, il devrait être facile de conclure qu'il est utilisé presque partout.