Inteligência Artificial |
Vetores e Operações Básicas
Um vetor representa uma lista ordenada de números e pode ser somado, subtraído ou multiplicado por um escalar, operações fundamentais para representar atributos e pesos em modelos de Machine Learning.
O produto escalar entre dois vetores mede o grau de alinhamento entre eles, sendo usado, por exemplo, para calcular a similaridade entre dois textos representados numericamente.
Matrizes e Transformações
Uma matriz pode ser vista como uma transformação que mapeia vetores de um espaço para outro, operação central no funcionamento das camadas de uma rede neural.
A multiplicação de matrizes combina múltiplas transformações lineares em sequência, permitindo que redes neurais profundas aprendam representações cada vez mais complexas dos dados.
Produto Escalar e Norma de Vetores
O produto escalar entre dois vetores mede o grau de alinhamento entre eles, sendo amplamente utilizado em algoritmos de Machine Learning para calcular similaridades entre observações.
A norma de um vetor representa seu comprimento no espaço, sendo fundamental em técnicas de normalização e no cálculo de distâncias entre pontos.