Introdução
A matemática é uma parte muito importante do nosso dia-a-dia. Desde o dia em que nascemos até a morte, Usamos a matemática consciente ou inconscientemente em vários tipos de aplicações que usamos e em muitos cenários. Na infância, Começamos nossos números aprendendo, Pranchas, Equações, etc., para resolver equações complexas e gerar novas fórmulas, e inventar novas técnicas e truques para resolver um determinado problema de matemática.
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A matemática ganhou maior importância no campo das mais recentes tecnologias, como o aprendizado de máquina., inteligência artificial, ciência de dados, Aprendizagem profunda e muitas outras tecnologias. Toda nova tecnologia no mundo de hoje está direta ou indiretamente relacionada à Matemática., desenvolver soluções inteligentes e simples para os problemas. Na atualidade, A matemática governa o mundo como um monarca através de suas aplicações em campos diversificados.. A matemática está ajudando em muitas indústrias como software, médico, automotivo, Projeto, indústria robótica e em muitos outros espaços de trabalho com suas diferentes funções matemáticas, Novas técnicas, Teoremas, algoritmos, etc.
Como a matemática se relaciona com as mais recentes tecnologias.........?
Comentamos que a matemática está desempenhando um papel fundamental nas mais recentes tecnologias, como o Machine Learning., Inteligência artificial, Ciência de Dados e Deep Learning, etc., É porque todo algoritmo construído sobre as mais recentes tecnologias tem uma função matemática por trás dele.. A matemática ajuda a construir a lógica por trás de cada problema que encontramos em nossos aplicativos diários..
Podemos ter um pouco de dúvida em nossas mentes, Como a matemática ganhou tanta e extrema importância nas mais recentes tecnologias.?
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A principal razão para a maior importância da matemática é devido aos seus vários conceitos, tais como:: –
· Álgebra Linear
· Probabilidade
· Cálculo
· Estatisticas
Esses são os 4 Conceitos básicos que são usados para desenvolver qualquer tipo de nova tecnologia ou resolver qualquer problema complexo ou descobrir um novo algoritmo. O que mais, Podemos dizer que esses conceitos são os pilares fundamentais para o aprimoramento de qualquer nova tecnologia ou aplicação no mundo real..
Álgebra Linear
Tem velocidade de cálculo mais rápida para lidar com qualquer tipo de problema. Ajuda a entender as informações e os antecedentes dos diferentes tipos de algoritmos usados nas mais recentes tecnologias. Ele nos ajuda na tomada de decisão e lida principalmente com matrizes e vetores e pode ser acessado com uma biblioteca Numpy em linguagem Python.
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· Um escalar é um único número.
· Um vetor é uma matriz de números representados em uma linha ou coluna.
· Uma matriz é uma matriz 2D, representado em linhas e colunas.
· Um tensor é uma matriz N-dimensional, com mais valor de n maior que 2.
Probabilidade
Trata da probabilidade de um evento em um espaço amostral e da certeza desse evento. Esta abordagem é usada principalmente nas mais recentes tecnologias, para produzir melhores resultados para previsões futuras. Também ajuda no aspecto da tomada de decisão., para obter resultados confiáveis de um problema específico. Em termos gerais, A probabilidade é calculada como
P (E) = Sem resultados favoráveis / Resultados possíveis não totais
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Em termos de probabilidade, P (E) é chamado de probabilidade de evento e E é chamado de evento. Falar sobre um evento que pode ou não ocorrer em um espaço de amostra. A probabilidade está sempre no intervalo de 0 e 1 para qualquer aplicação.
A maioria dos aplicativos do mundo real usa a probabilidade no aspecto da tomada de decisões e da busca de soluções para os problemas complexos que encontramos ao desenvolver um novo algoritmo ou aplicativo.. A probabilidade nos ajuda nos resultados prováveis do futuro e é usada principalmente nos mercados de ações e em vários setores..
Cálculo
Um ramo da matemática lida com o estudo de mudanças contínuas e a otimização dos resultados no final.. Sem um bom conhecimento no campo do cálculo é difícil calcular as probabilidades e não podemos gerar melhores resultados para os problemas. Concentra-se em derivativos, Integrais e limites.
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O cálculo visa otimizar os algoritmos das mais recentes tecnologias. Ajuda-nos a criar soluções eficientes para problemas com precisão. É principalmente de dois tipos, a saber, Cálculo diferencial e cálculo inferencial.
Estatisticas
Ajuda-nos a extrair insights dos dados. Trata da cobrança, apresentação, Análise e interpretação de dados numéricos. A estatística desempenha um papel importante no campo das mais recentes tecnologias para trabalhar com dados mais complexos e atua como o principal fator-chave por trás do desenvolvimento e crescimento de uma organização..
É dividido principalmente em dois tipos, a saber, Estatística descritiva e estatística inferencial. O conceito é frequentemente utilizado no campo da matemática e tem maior significado no desenvolvimento de um novo tipo de aplicações e algoritmos que levam ao aprimoramento de novas tecnologias.. As estatísticas nos ajudam a fornecer uma imagem resumida do fluxo de processos em um setor ou espaço de trabalho.
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Recursos disponíveis
uma) academia Khan
b) metade
c) em direção à ciência de dados
d) Coursera
e) kdNuggets
Canais do Youtube
uma) siraj Raval
b) 3Azul1Castanho
c) sentdex
conclusão
Existem muitos trabalhos apenas por conhecer os conceitos de Matemática e alguns conceitos no campo das mais recentes tecnologias farão com que uma pessoa tenha um salário melhor.. Empregos neste domínio são cientistas de dados, analistas de dados, etc. Você precisa ter uma melhor compreensão e habilidade na área de matemática para obter uma melhor compreensão de um problema e encontrar uma solução apropriada..
Seção Autor
Autor: – Harsha Vardhan Garlapati
Sou um entusiasta do engenheiro de aprendizado de máquina e adoro trabalhar com dados. Eu sou um estudante de graduação sênior e apaixonado por aprendizado de máquina. Sou um trabalhador inteligente, Um aluno apaixonado, um quebra-gelo e eu adoro participar de Hackathons para trabalhar em projetos em tempo real. Sou membro do Toastmaster no SRKR Toastmasters Club, Orador público, Bom inovador e solucionador de problemas.
LinkedIn: – https://www.linkedin.com/in/ghvardhan569/
GitHub: – https://github.com/ghvardhan569
As mídias mostradas neste artigo sobre Matemática em Ciência de Dados não são de propriedade da DataPeaker e são usadas a critério do autor..
