human
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.
gpt
Nous utilisons des matrices pour représenter les données et les relations entre les données. Nous faisons toutes sortes de trucs matriciels ; nous les multiplions, les additionnons, trouvons la covariance, trouvons les vecteurs propres, etc. Multiplier deux matrices avec, par exemple, 1000 entrées chacune aide à * relier * 2000 unités de données en une seule opération, la multiplication. Les matrices facilitent l'organisation en ML . Les opérations ne fonctionnent que si vous connaissez l'algorithme. Pour un étudiant en apprentissage automatique, les matrices ne sont qu'un moyen de lister les choses, mais si vous pouvez comprendre l'implication mathématique derrière les matrices et comment elles affectent l'espace, c'est-à-dire les transformations linéaires et d'autres intuitions d'algèbre linéaire, comme que faites-vous exactement à votre unités de données lorsque vous trouvez leurs vecteurs propres, cela peut vous aider à mieux comprendre vos algos ML. En dehors de cela, les outils ML ont des algorithmes hautement optimisés pour les matrices et si vous deviez utiliser des opérations normales non matricielles, ce serait beaucoup plus lent. Ce sont les principales raisons pour lesquelles je pense que l'algèbre linéaire est utilisée en ML.