Autovalores e Redução de Dimensionalidade

Autovalores e autovetores de uma matriz revelam direções especiais de um conjunto de dados ao longo das quais a variação é maximizada ou minimizada.

Esse conceito é a base da Análise de Componentes Principais (PCA), técnica de redução de dimensionalidade mencionada no módulo de Machine Learning.

Álgebra Linear na Prática da IA

Praticamente todo modelo moderno de Inteligência Artificial, de uma simples regressão linear a uma grande rede neural, é expresso internamente como uma sequência de operações de álgebra linear sobre vetores e matrizes.

Compreender esses fundamentos ajuda a entender por que certas arquiteturas são mais eficientes computacionalmente do que outras, encerrando os fundamentos teóricos apresentados neste curso de Inteligência Artificial.

Questões

Exercite seu aprendizado!