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
De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, comme les réseaux de neurones, peuvent être représentés par ce que l'on appelle en informatique un [graphe] (URL_0). Un graphe est une série de nœuds connectés, et chaque connexion se voit attribuer un poids, représentant une sorte de coût ou d'effort associé au déplacement entre ces nœuds. En interne, un graphe à N nœuds peut être représenté comme une matrice N x N. Chaque ligne et chaque colonne représente un nœud et les valeurs de la matrice indiquent si les nœuds sont connectés et quel est le poids de la connexion. Si M est cette matrice , si le nœud 1 et le nœud 5 sont connectés avec un poids de 20 , alors M[1,5 ] = 20 . Représenter un graphe de cette manière signifie que l'exécution d'opérations sur ce graphe équivaut à l'arithmétique matricielle. Les ordinateurs sont très bons en algèbre linéaire, et il existe de nombreux algorithmes de test de temps très efficaces que vous pouvez utiliser pour effectuer ces types de calculs rapidement.