Einführung
Mathematik ist ein sehr wichtiger Teil unseres Alltags. Vom Tag unserer Geburt bis zum Tod, Wir verwenden Mathematik wissentlich oder unwissentlich in verschiedenen Arten von Anwendungen, die wir verwenden, und in vielen Szenarien. In der Kindheit, Wir haben mit unserem Zahlenlernen begonnen, Bretter, Gleichungen, etc., komplexe Gleichungen zu lösen und neue Formeln zu generieren, und erfinde neue Techniken und Tricks, um ein bestimmtes mathematisches Problem zu lösen.
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Die Mathematik hat im Bereich neuester Technologien wie Machine Learning an Bedeutung gewonnen, künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft, Deep Learning und viele weitere Technologien. Jede neue Technologie auf der Welt hat heute einen direkten oder indirekten Bezug zur Mathematik, intelligente und einfache Problemlösungen zu entwickeln. Heutzutage, Mathematik regiert die Welt wie ein Monarch durch ihre Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen. Mathematik hilft in vielen Branchen wie der Software, medizinisch, Automobil, Design, Robotikindustrie und in vielen weiteren Arbeitsbereichen mit ihren unterschiedlichen mathematischen Funktionen, neue Techniken, Sätze, Algorithmen, etc.
Wie hängt Mathematik mit den neuesten Technologien zusammen ………?
Wir haben angemerkt, dass die Mathematik in den neuesten Technologien wie dem maschinellen Lernen eine grundlegende Rolle spielt, Künstliche Intelligenz, Data Science und Deep Learning, etc., es liegt daran, dass jeder Algorithmus, der in den neuesten Technologien gebaut wurde, eine mathematische Funktion hinter sich hat. Mathematik hilft dabei, die Logik hinter jedem Problem aufzubauen, auf das wir in unseren täglichen Anwendungen stoßen..
Wir könnten ein bisschen zweifeln, Wie hat die Mathematik in den neuesten Technologien eine so große und extreme Bedeutung erlangt ………?
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Der Hauptgrund für die größere Bedeutung der Mathematik liegt in ihren unterschiedlichen Konzepten wie z: –
· Lineare Algebra
· Wahrscheinlichkeit
· Berechnung
· Statistiken
Das sind die 4 Hauptkonzepte, die verwendet werden, um jede Art neuer Technologie zu entwickeln oder ein komplexes Problem zu lösen oder einen neuen Algorithmus zu entdecken. Was ist mehr, Wir können sagen, dass diese Konzepte die Grundpfeiler für die Verbesserung jeder neuen Technologie oder Anwendung in der realen Welt sind..
Lineare Algebra
Es hat eine schnellere Berechnungsgeschwindigkeit, um jede Art von Problem zu lösen. Hilft, die Informationen und den Hintergrund der verschiedenen Arten von Algorithmen zu verstehen, die in den neuesten Technologien verwendet werden. Es hilft uns bei der Entscheidungsfindung und befasst sich hauptsächlich mit Matrizen und Vektoren und kann mit einer Numpy-Bibliothek in Python-Sprache abgerufen werden.
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· Ein Skalar ist eine einzelne Zahl.
· Ein Vektor ist eine Matrix von Zahlen, die in einer Zeile oder in einer Spalte dargestellt werden.
· Eine Matrix ist eine 2D-Matrix, in Zeilen und Spalten dargestellt.
· Ein Tensor ist eine N-dimensionale Matrix, mit mehr Wert von n größer als 2.
Wahrscheinlichkeit
Behandelt die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses in einem Probenraum und die Gewissheit dieses Ereignisses. Dieser Ansatz wird hauptsächlich in den neuesten Technologien verwendet, um bessere Ergebnisse für zukünftige Vorhersagen zu erzielen. Es hilft auch bei der Entscheidungsfindung, um zuverlässige Ergebnisse für ein bestimmtes Problem zu erhalten. Allgemein gesagt, die Wahrscheinlichkeit berechnet sich als
P (E) = Anzahl der günstigen Ergebnisse / Gesamtzahl der möglichen Ergebnisse
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In Bezug auf die Wahrscheinlichkeit, P (E) heißt die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses und E heißt das Ereignis. Sprechen Sie über ein Ereignis, das in einem Beispielraum auftreten kann oder nicht.. Die Wahrscheinlichkeit liegt immer im Bereich von 0 Ja 1 für jede Anwendung.
Die meisten realen Anwendungen verwenden Wahrscheinlichkeit im Hinblick auf die Entscheidungsfindung und das Finden von Lösungen für komplexe Probleme, denen wir bei der Entwicklung eines neuen Algorithmus oder einer neuen Anwendung begegnen.. Wahrscheinlichkeit hilft uns bei den wahrscheinlichen Ergebnissen der Zukunft und wird hauptsächlich an den Börsen und in verschiedenen Branchen verwendet.
Berechnung
Ein Zweig der Mathematik beschäftigt sich mit der Untersuchung kontinuierlicher Veränderungen und der Optimierung der Ergebnisse am Ende. Ohne gute Kenntnisse auf dem Gebiet der Infinitesimalrechnung ist es schwierig, die Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und wir können keine besseren Ergebnisse zu den Problemen erzielen. Fokussiert auf Derivate, Integrale und Grenzwerte.
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Die Berechnung zielt darauf ab, die Algorithmen der neuesten Technologien zu optimieren. Hilft uns, effiziente Lösungen für Probleme mit Präzision zu entwickeln. Es gibt hauptsächlich zwei Arten, nämlich, Differentialrechnung und Inferenzrechnung.
Statistiken
Hilft uns, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es kümmert sich um die Sammlung, Präsentation, Analyse und Interpretation numerischer Daten. Statistik spielt eine wichtige Rolle im Bereich der neuesten Technologien, um mit komplexeren Daten zu arbeiten, und ist der wichtigste Schlüsselfaktor für die Entwicklung und das Wachstum einer Organisation.
Es ist hauptsächlich in zwei Arten unterteilt, nämlich, deskriptive Statistik und inferenzielle Statistik. Das Konzept der häufigen Verwendung im Bereich der Mathematik hat eine größere Bedeutung bei der Entwicklung einer neuen Art von Anwendungen und Algorithmen, die zur Verbesserung neuer Technologien führen.. Statistiken helfen uns, ein zusammenfassendes Bild des Prozessablaufs in einer Branche oder in einem Arbeitsbereich zu erstellen.
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Verfügbare Ressourcen
ein) Wissenschaft Khan
B) halb
C) in Richtung Data Science
D) Kursra
e) kdNuggets
Youtube-Kanäle
ein) Siraj Rawal
B) 3Blau1Braun
C) senddex
Fazit
Es gibt viele Jobs, die nur die Konzepte der Mathematik kennen, und einige Konzepte im Bereich der neuesten Technologien werden dazu führen, dass eine Person besser bezahlt wird. Jobs in diesem Bereich sind Data Scientists, Datenanalysten, etc. Um ein Problem besser zu verstehen und eine passende Lösung zu finden, ist ein besseres Verständnis und Geschick im Bereich Mathematik erforderlich.
Autorenbereich
Autor: – Harter Vardhan Garlapati
Ich bin ein Fan von Ingenieuren für maschinelles Lernen und liebe es, mit Daten zu arbeiten. Ich bin ein Student im letzten Jahr und brenne für maschinelles Lernen. Ich bin ein intelligenter Arbeiter, ein leidenschaftlicher Lerner, ein Eisbrecher und ich liebe es, an Hackathons teilzunehmen, um in Echtzeit an Projekten zu arbeiten. Ich bin Toastmaster-Mitglied im SRKR Toastmasters Club, Redner, guter Innovator und Problemlöser.
LinkedIn: – https://www.linkedin.com/in/ghvardhan569/
GitHub: – https://github.com/ghvardhan569
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