Una pregunta que estoy esperando.
Hay una frase, quizás la cosa más popular en el mundo de la tecnología en este momento … si …
“Machine Learning” o “AI” o “Data Science” … llámalo como quieras
- ¿Cuál es la solución matemática y la justificación de esta pregunta tomada de la página web de McKinsey?
- ¿Debo tomar un análisis complejo antes del análisis real?
- ¿Cuántos números primos hay en 1-200?
- ¿Cuál es la prueba de [math] \ mathrm {log_e} e = 1 [/ math]?
- ¿Qué es el cambio de fase?
No funcionará si las matemáticas no existieran, lo que nos permite manipular vectores (datos) en 1000, tal vez, dimensiones infinitas.
Todas las nuevas arenas de ingeniería, tanto técnicas lineales como no lineales, hacen uso de analogías de espacio vectorial (no puedo decir visualizaciones) de gran dimensionalidad.
Todo Google, PNL, Procesamiento de señal, Análisis de fallas, Turbulencia, Dinámica de fluidos, Dinámica aerodinámica, sheww … Puedo continuar para siempre … todos usan parámetros multidimensionales o vectores de entidad de dimensiones extremadamente altas.
De hecho, en realidad los vectores tridimensionales se usan solo en las aulas … Qué ironía, las matemáticas (aplicadas) en el mundo real funcionan con vectores dimensionales mucho más altos.