Termini chiave nel campo dell’intelligenza artificiale

I concetti matematici più importanti per l’intelligenza artificiale e la scienza dei dati, hanno spiegato.

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Albero binario : una struttura di dati dell’albero in cui ogni nodo ha al massimo due nodi (nodi sinistro e destro) e un elemento dati. Il nodo più in alto dell’albero è il nodo radice.

La distribuzione di Cauchy – dal nome del matematico francese Augustin Cauchy, è una distribuzione di probabilità continua

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Combinatoria – campo della matematica consistente in problemi di selezione, disposizione e funzionamento all’interno di un sistema finito o discreto

Distribuzioni condizionali : una distribuzione di probabilità per una sotto-popolazione

Calcolo differenziale : lo studio del tasso di cambiamento delle funzioni rispetto alle loro variabili attraverso i concetti di derivati ​​e differenziali

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Programmazione dinamica – branca della matematica che studia la teoria e i metodi di soluzione di problemi a più fasi di controllo ottimale

Il teorema di Bayes, che prende il nome dal matematico britannico del XVIII secolo Thomas Bayes, è una formula per determinare la probabilità condizionale

Derivata – il limite della razione della variazione di una funzione rispetto alla corrispondente variazione della sua variabile indipendente quando quest’ultima modifica si avvicina a zero

Autovalore : qualsiasi numero tale che una data matrice meno quel numero moltiplicato per la matrice di identità abbia zero determinante.

Eigenvector – un vettore che quando viene gestito da un determinato operatore dà un multiplo scalare di se stesso.

Trasformata di Fourier – dal nome del matematico francese Joseph Fourier, è un metodo per convertire una funzione temporale in una espressa in termini di frequenza

Funzione – una relazione o espressione che coinvolge una o più variabili

Discesa gradiente – lavora per regolare i pesi di input dei neuroni nelle reti neurali artificiali e trovare minimi locali o minimi globali al fine di ottimizzare un problema

L’oronormalizzazione Gram-Schmidt – detta anche processo Gram-Schmidt, è una procedura che prende un insieme non ormonale di funzioni linearmente indipendenti e costruisce una base ortogonale su un intervallo arbitrario rispetto a una funzione di ponderazione arbitraria

Hashing : generazione di un valore o valori da una stringa di testo mediante una funzione matematica

Heap – una struttura dati ad albero in cui ad ogni elemento è assegnato un valore chiave (peso)

Assia – dal nome del matematico tedesco del XIX secolo Ludwig Otto Hesse, strumento utilizzato nella geometria differenziale che descrive la curvatura locale di una funzione

Teoria dell’informazione – l’espressione matematica delle condizioni e dei parametri che influiscono sulla trasmissione e l’elaborazione delle informazioni

Calcolo integrale – branca della matematica che riguarda la teoria e l’applicazione di integrali e integrazione, si occupa della dimensione o del valore totale come lunghezze, aree e volumi

Distribuzioni congiunte – la distribuzione di più variabili casuali sullo stesso spazio di probabilità

Distribuzione laplaciana (doppia distribuzione esponenziale) – la distribuzione delle differenze tra due variabili indipendenti con distribuzioni esponenziali identiche

Lagrangiana – una funzione che descrive lo stato di un sistema dinamico in termini di coordinate di posizione e derivate temporali e che è uguale alla differenza tra l’energia potenziale e l’energia cinetica

Algebra lineare – una branca della matematica che si occupa delle strutture matematiche chiuse sotto le operazioni di addizione e moltiplicazione scalare, include la teoria dei sistemi di equazioni lineari, matrici, determinanti, spazi vettoriali e trasformazioni lineari

Massima stima di Posteriori (MAP) – un metodo comune di stima puntuale nelle statistiche bayesiane

Massima stima di verosimiglianza (MLE) – metodo per trovare il valore di uno o più parametri per una data statistica che rende la distribuzione di probabilità nota a un valore massimo

Calcolo multivariato – integrale, differenziale e calcolo vettoriale in relazione a funzioni di più variabili

Ortogonale : due linee o curve sono ortogonali se sono perpendicolari al loro punto di intersezione

Ortogonalizzazione : il processo di ricerca di vettori ortogonali che si estendono su un particolare sottospazio

Derivati ​​parziali : derivati ​​di una funzione di più variabili in cui tutti, tranne la variabile di interesse, sono mantenuti fissi durante la differenziazione

Principal Component Analysis (PCA) – Metodo utilizzato per l’identificazione di un numero inferiore di variabili non correlate note come componenti principali da un insieme più ampio di dati

Probabilità – tipo di razione che confronta quante volte può verificarsi un risultato rispetto a tutti i possibili risultati

Decomposizione QR – data una matrice A, la decomposizione QR è una scomposizione di matrice della forma A = QR, dove R è la matrice triangolare superiore e Q è una matrice ortogonale

Variabile casuale – una variabile i cui valori possibili sono i risultati di un fenomeno casuale

Singular Value Decomposition (SVD) – una fattorizzazione di una matrice reale o complessa

Funzioni a valore singolo – funzione che, per ciascun punto nel dominio, ha un valore univoco nell’intervallo

Stack : una sequenza di oggetti o elementi in un formato di struttura dati lineare

Deviazione standard : la dispersione di un set di dati relativo alla sua media, viene calcolata come radice quadrata della varianza

Vettore – una quantità con grandezza e direzione, ma non la posizione

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Riferimenti

Mathematical Institute dell’Università di Oxford. URL: https://www.maths.ox.ac.uk/

Enciclopedia della matematica. URL: http://www.encyclopediaofmath.org/

Encyclopædia Britannic a. URL: https://www.britannica.com

Merriam-Webster. https://www.merriam-webster.com/

Investopedia . https://www.investopedia.com/

Technopedia . https://www.techopedia.com

Wolfram MathWorld. http://mathworld.wolfram.com/

Dizionario Collins. https://www.collinsdictionary.com