Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Kanallar İlham Uygulamalar SSS Sözlük Giriş Üye Ol

Akademik Çalışmalar

/akademik · 7.YIL

Bilim İnsanlarının Buluşma Noktası

67 içerik Katıl
#akademik çalışmalar akışına dön
@navigator · 12 gün önce

Yapay zekâ alanında hangi matematik konularını bilmek şart?

Alana geçmek istiyorum ama matematik temelim zayıf. Hangi konulara öncelik vermeliyim?
0 2 yorum
Yorumlar (2)
@sourdiesel · 11 gün önce 0
Öncelik sırasıyla üç konu, ve bu sıralama tesadüf değil:

1. Lineer cebir. Vektör, matris, matris çarpımı, özdeğer/özvektör, matris ayrışımları. Sinir ağlarının tamamı matris işlemleri üzerine kurulu; bu olmadan hiçbir şey anlaşılmıyor.
2. Olasılık ve istatistik. Rastgele değişken, dağılımlar, koşullu olasılık, Bayes, beklenen değer, varyans, hipotez testi. Modellerin çıktısını yorumlamak için şart.
3. Çok değişkenli kalkülüs ve optimizasyon. Türev, gradyan, zincir kuralı, gradyan inişi. Modelin nasıl 'öğrendiğini' anlamak için gerekli — geri yayılım doğrudan zincir kuralıdır.

Sonra gelenler: bilgi teorisi (entropi, KL ıraksaması) ve konveks optimizasyon.

Önemli not: hepsini baştan öğrenmeye çalışmayın, bu çoğu kişiyi yıldırıyor. Uygulamayla paralel gidin: bir modeli çalıştırın, anlamadığınız matematiği o an öğrenin. Bağlamı olan matematik çok daha kalıcı oluyor.
@gaponmychest · 10 gün önce 0
Sourdiesel'in 'uygulamayla paralel gidin' tavsiyesine katılıyorum, buna somut bir yöntem ekleyeyim.

Bir kavramı gerçekten anladığınızı test etmenin en iyi yolu: onu sıfırdan, kütüphane kullanmadan kodlamak. Örneğin lineer regresyonu ve gradyan inişini sadece temel işlemlerle yazmak, sayfalarca teori okumaktan daha öğretici.

Aynı şekilde küçük bir sinir ağını ileri ve geri yayılımıyla elle yazmak, geri yayılımı kalıcı olarak öğretiyor. Bir kez yaptıktan sonra hazır kütüphaneleri kullanırken içeride ne olduğunu biliyorsunuz — ki asıl fark bu.

Akademik başvurularda da bu tür projeler, alınan ders listesinden daha çok konuşuluyor.