التحليل الحقيقي ودوره مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل
الكلمات المفتاحية:
التحسين، التحليل الحقيقي، التعلم العميق، شبكة طبيعية، التعلم الاليالملخص
أن دمج التحليل الحقيقي مع الذكاء الاصطناعي هو أمر حيوي لمستقبل التكنولوجيا لأنه يوفر أسسًا رياضية دقيقة تعزز كفاءة ودقة الخوارزميات الذكية، وتمكن من تعديل وتحليل الأنظمة المعقدة بشكل أفضل، ومن المهم تحقيق تقدم تقني في مجالات متعددة. أسباب التكامل المهم. في الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة في التعلم الآلي، نعلم أن الأدوات الرياضية هي الجبر الخطي والإحصاء وحساب التفاضل والتكامل بدلاً من التحليل الحقيقي. توفر هذه المجالات الأساس للنماذج والخوارزمية وهي بيانات العملية، ويستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المعادلات الخطية والمتجهات والمصفوفات لتحويل البيانات وتحليلها للوصول إلى حلول مقدرة. الجبر الخطي هو أداة رئيسية في الشبكات العصبية. يعد حساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والتحليل الحقيقي أدوات رئيسية لتحسين ومعالجة مدخلات البيانات غير الكاملة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومع ذلك، يلعب التحليل الحقيقي دورًا مهمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي بمعنى أعمق وأكثر رسمية.
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
