Álgebra lineal

Los expertos en Inteligencia Artificial no pueden vivir sin Álgebra Lineal :

  • La IA hace un uso intensivo de los escalares
  • AI hace un uso intensivo de los vectores
  • La IA hace un uso intensivo de Matrices
  • La IA hace un uso intensivo de los tensores
El propósito de este capítulo es resaltar las partes del álgebra lineal que se utilizan en proyectos de ciencia de datos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Escalarvectores
1
1
2
3
 
1 2 3

MatrizTensor
1 2 3
4 5 6
 
1 2 3
4 5 6
 
4 5 6
1 2 3
 

Vectores y Matrices

Los vectores y las matrices son los lenguajes de los datos.

Con AI, la mayoría de las cosas se hacen con vectores y matrices.

Con vectores y matrices, puedes descubrir secretos .


escalares

En álgebra lineal, un escalar es un solo número .

En JavaScript se puede escribir como una constante o una variable:

const myScalar = 1;
let x = 1;
var y = 1;

Vectores

En álgebra lineal, un vector es una matriz de números .

En JavaScript, se puede escribir como una matriz:

const myArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
myArray.length;   // the length of myArray is 11

Una matriz puede tener múltiples dimensiones, pero un vector es una matriz unidimensional .

Un vector se puede escribir de muchas maneras. Los más comunes son:

v=   
1 2 3

o:

v=   
1
2
3

Vector

La imagen de la izquierda es un Vector .

La Longitud muestra la Magnitud .

La flecha muestra la dirección .

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Matrices

En álgebra lineal, una matriz es un arreglo bidimensional .

C =   
3 0 0 0
0 3 0 0
0 0 3 0
0 0 0 3

En JavaScript, una matriz es una matriz con 2 índices (índices).

Ejemplo

var myArray = [[1,2],[3,4],[5,6]];

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tensores

Un tensor es una matriz N-dimensional .

T =   
 
1 2 3
4 5 6
 
4 5 6
1 2 3
 

En JavaScript, una matriz es una matriz con múltiples índices (índices).

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El álgebra lineal es la rama de las matemáticas que se ocupa de las ecuaciones lineales (y los mapas lineales) y sus representaciones en espacios vectoriales y mediante matrices .

El álgebra lineal es fundamental para casi todas las áreas de las matemáticas.

Wikipedia