12 نظرية رياضية أساسية ضرورية لفهم الذكاء الاصطناعي
لا يوجد أي كلام فارغ، مجرد نظريات تعلمتها في البكالوريوس والماجستير والعمل المهني المتخصص في الذكاء الاصطناعي والبيانات
أساسيات الرياضيات
يتطلب فهم الذكاء الاصطناعي استيعاب العديد من النظريات الأساسية التي تشكل أساس المعرفة الخاصة به.
فيما يلي قائمة بالنظريات غير الرياضية التي تحتاجها للذكاء الاصطناعي، مثل المحاكاة البيولوجية وعلم النفس للذكاء الاصطناعي
فيما يلي اثنا عشر مفهومًا أساسيًا من شأنها أن تعمق معرفتك بالذكاء الاصطناعي وآلياته:
- لعنة الأبعاد
تحدث هذه الظاهرة عند تحليل البيانات في مساحات ذات أبعاد عالية. ومع زيادة الأبعاد، ينمو حجم المساحة بشكل كبير، مما يجعل من الصعب على الخوارزميات تحديد الأنماط ذات المغزى بسبب الطبيعة المتفرقة للبيانات. - قانون الأعداد الكبيرة
: يعتبر هذا القانون حجر الزاوية في علم الإحصاء، حيث ينص على أنه مع نمو حجم العينة، فإن متوسطها سوف يتقارب مع القيمة المتوقعة. ويضمن هذا المبدأ أن مجموعات البيانات الأكبر حجمًا تنتج تقديرات أكثر موثوقية، مما يجعله حيويًا لأساليب التعلم الإحصائي. - نظرية الحد المركزي
تفترض هذه النظرية أن توزيع متوسطات العينة سيقترب من التوزيع الطبيعي مع زيادة حجم العينة، بغض النظر عن التوزيع الأصلي. يعد فهم هذا المفهوم أمرًا بالغ الأهمية لاستخلاص الاستنتاجات في التعلم الآلي. - نظرية بايز:
تُعد نظرية بايز مفهومًا أساسيًا في نظرية الاحتمالات، وهي تشرح كيفية تحديث احتمالية اعتقادك بناءً على أدلة جديدة. وهي العمود الفقري لأساليب الاستدلال البايزية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. - الإفراط في التجهيز والنقص في التجهيز
يحدث الإفراط في التجهيز عندما يتعلم النموذج الضوضاء في بيانات التدريب، بينما يحدث نقص التجهيز عندما يكون النموذج بسيطًا للغاية بحيث لا يتمكن من التقاط الأنماط الأساسية. يعد إيجاد التوازن الصحيح أمرًا ضروريًا للنمذجة والأداء الفعالين. - الانحدار التدريجي
تُستخدم خوارزمية التحسين هذه لتقليل دالة الخسارة في نماذج التعلم الآلي. يعد الفهم السليم للانحدار التدريجي أمرًا أساسيًا لضبط الشبكات العصبية ونماذج الذكاء الاصطناعي. - تعتبر مفاهيم نظرية المعلومات
مثل الإنتروبيا والمعلومات المتبادلة ضرورية لفهم ضغط البيانات واختيار الميزات في التعلم الآلي، مما يساعد على تحسين كفاءة النموذج. - عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDP)
تُستخدم عمليات اتخاذ القرار ماركوف في التعلم التعزيزي لنمذجة سيناريوهات اتخاذ القرار حيث تكون النتائج عشوائية جزئيًا وتحت سيطرة صانع القرار جزئيًا. يعد هذا الإطار أمرًا بالغ الأهمية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالين.
تعتمد الذكاء الاصطناعي التقليدي على نظرية اللعبة. توفر هذه النظرية رؤى حول أنظمة متعددة الوكلاء والتفاعلات الاستراتيجية بين الوكلاء، وهو ما ينطبق بشكل خاص على التعلم التعزيزي والبيئات التنافسية .- نظرية التعلم الإحصائي
تشكل هذه النظرية الأساس للانحدار والتنظيم والتصنيف. وهي تتناول العلاقة بين البيانات وخوارزميات التعلم، مع التركيز على الجوانب النظرية التي تحكم كيفية تعلم النماذج من البيانات وإجراء التنبؤات. - نظرية هيبيان
هذه النظرية هي أساس الشبكات العصبية، "الخلايا العصبية التي تنطلق معًا، تترابط معًا". إنها نظرية بيولوجية حول كيفية التعلم على المستوى الخلوي، وكما قد تتخيل - تعتمد الشبكات العصبية على هذه النظرية. - الالتفاف (النواة)
ليست نظرية في الواقع ولا تحتاج إلى فهمها بالكامل، ولكنها العملية الرياضية التي توضح كيفية عمل الأقنعة في معالجة الصور. تُستخدم مصفوفة الالتفاف لدمج مصفوفتين وتصف التداخل.
هذه هي النظريات الشائعة، وباعتبارك متحمسًا وممارسًا للذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أنك صادفت معظم النظريات المذكورة في هذه القائمة، إن لم تكن كلها.
إن الإلمام بهذه النظريات من شأنه أن يعزز فهمك لتطوير الذكاء الاصطناعي ومبادئه الأساسية بشكل كبير. حيث يبني كل مفهوم أساسًا لموضوعات وتطبيقات أكثر تقدمًا، مما يسمح لك ببناء الذكاء الاصطناعي المعقد بثقة!
