الجبر الخطي هو فرع من فروع الرياضيات مفيد للغاية في علم البيانات والتعلم الآلي، والجبر الخطي هو أهم مهارات الرياضيات في التعلم الآلي ويمكن التعبير عن معظم نماذج التعلم الآلي في شكل مصفوفة.
ما هي العلاقة بين الجبر الخطي وعلم البيانات
غالبًا ما يتم تمثيل مجموعة البيانات نفسها كمصفوفة ويستخدم الجبر الخطي في المعالجة المسبقة للبيانات وتحويل البيانات وتقييم النموذج، وإنّه يقود فروعًا مهمة لعلوم البيانات مثل المناطق المزدهرة في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وغالبًا ما يتم عرض معظم نماذج الذكاء الاصطناعي، وكذلك مجموعات البيانات كمصفوفات.
وغالبًا ما يتم تجاهل الجبر الخطي لأنّ الأدوات المعاصرة التي نستخدمها لتنفيذ خوارزميات علوم البيانات تقوم بعمل ممتاز لإخفاء الرياضيات الأساسية التي تجعل كل شيء يعمل، وفي معظم الأحيان يتجنب الناس الدخول في الجبر الخطي لأنه صعب أو يصعب فهمه، وعادل بما فيه الكفاية لكن الإلمام بالجبر الخطي هو مع ذلك مهارة أساسية لعلماء البيانات ومهندسي الكمبيوتر.
أحد عناصر البناء الأساسية لعلم البيانات هو الجبر الخطي، بدون أساس متين يتم استخدام تحليل المكونات الرئيسية لتقليل أبعاد بياناتك (PCA)، وغالبًا ما يستخدم علماء البيانات الجبر الخطي لأسباب مختلفة بما في ذلك:
- الكود المتجهي: لإنشاء أكواد متجهية تكون أكثر فعالية نسبيًا من نظيراتها غير المتجهية، فإن الجبر الخطي مفيد بحيث يمكن إنتاج النتائج من الأكواد المتجهية في خطوة واحدة بدلاً من النتائج من الرموز غير الموجهة، والتي غالبًا ما تتضمن العديد من الخطوات والحلقات.
- تقليل الأبعاد: عند إعداد مجموعات البيانات المطلوبة للتعلم الآلي يُعد تقليل الأبعاد خطوة حاسمة وهذا صحيح بشكل خاص لمجموعات البيانات الضخمة أو تلك التي تحتوي على العديد من السمات أو الأبعاد، كما قد يكون للعديد من هذه الخصائص في بعض الأحيان علاقة قوية مع بعضها البعض.
