Как машины думают? Математические основы машинного обучения

Артем Демиденко

Мир находится в центре революции, движущейся искусственным интеллектом. Машины, наделенные возможностью учиться и принимать решения, уже меняют нашу повседневную жизнь: от диагностики заболеваний и выдачи кредитов до открытия новых материалов и управления сложными системами. Но как на самом деле "думают" эти машины?

Книга "Как машины думают? Математические основы машинного обучения" предлагает увлекательное путешествие в мир математических идей, лежащих в основе машинного обучения и искусственного интеллекта. На страницах книги читатель познакомится с основными концепциями линейной алгебры, дифференциального исчисления, теории вероятностей и статистики, которые составляют фундамент современных алгоритмов ИИ.

Эта книга – идеальное руководство для всех, кто хочет понять, как работают алгоритмы машинного обучения, и осознать, какие возможности и вызовы стоят перед нами в эпоху искусственного интеллекта.

Артем Демиденко

Как машины думают? Математические основы машинного обучения

Введение

Исторический обзор развития математических идей

Математика существует уже тысячи лет и стала одним из важнейших инструментов для понимания мира вокруг нас. Ее развитие началось с простейших числовых операций – сложения, вычитания, умножения и деления, которые были необходимы для управления торговлей, строительства и ведения сельского хозяйства. Однако со временем математика стала намного сложнее и глубже, она не просто служит практическим целям, но и помогает человечеству формулировать законы природы, разрабатывать новые технологии и даже предсказывать будущее.

Если рассматривать развитие математических идей хронологически, то ключевыми вехами можно считать такие дисциплины, как геометрия, алгебра, теория вероятностей и, конечно же, дифференциальное исчисление.

В античные времена, около 300 года до нашей эры, Евклид создал свою «Начала», ставшую первой значимой работой по математике. Он систематизировал геометрию, определив фундаментальные принципы, которые до сих пор используются в архитектуре, инженерии и других прикладных науках. Работы Евклида заложили основу для математической мысли, которая была направлена на упорядочивание и анализ пространства и форм. Эти идеи кажутся простыми на первый взгляд, но они оказались чрезвычайно важными для будущего развития физики и космологии.

С развитием цивилизаций, особенно в эпоху Средневековья и Ренессанса, начали зарождаться новые направления математики. Например, персидский математик аль-Хорезми, живший в IX веке, внес важный вклад в развитие алгебры, что позже дало начало алгоритмической математике. Его работы стали основой для алгебраических методов, используемых сегодня в компьютерах, в том числе и в искусственном интеллекте. Алгебра позволила ученым решать уравнения и исследовать взаимосвязи между различными переменными, что легло в основу многих математических открытий.

Но, пожалуй, одним из величайших достижений математики, которое непосредственно связано с современными технологиями и машинным обучением, стало открытие дифференциального исчисления в XVII веке. Эта математическая дисциплина, разработанная Исааком Ньютоном и Готфридом Лейбницем, позволила описывать процессы, происходящие в природе, с использованием производных и интегралов. Например, именно дифференциальное исчисление лежит в основе законов движения и гравитации Ньютона. Это открытие стало важным шагом в понимании физических процессов и создало фундамент для дальнейшего развития науки и техники.

Однако, несмотря на значительные достижения в математике, лишь в XX веке начался настоящий взрыв математической мысли, когда математика стала применяться к компьютерам и вычислительным процессам. Теория вероятностей и статистика, которые развивались с XVIII века, стали особенно важными в этой новой эпохе, поскольку они позволили моделировать случайные процессы, анализировать большие объемы данных и делать прогнозы на основе наблюдений. Эти идеи легли в основу машинного обучения – технологии, которая сегодня является движущей силой искусственного и