Estudando machine learning e redes neurais um aluno da área de Tecnologia de Informação, percebeu que operações com matrizes são fundamentais e para isso ele decidiu fazer uma pequena biblioteca de funções. A partir deste contexto, qual a forma correta na linguagem C de criar uma matriz de números reais chamada minhaMatriz de 4 linhas e 8 colunas?
Soluções para a tarefa
Resposta:
Assim como uma base sólida é essencial para um edifício, a Álgebra Linear constitui um segmento de aprendizado essencial para trabalhar com Machine Learning. Áreas como Estatística e Cálculo requerem conhecimento prévio de Álgebra Linear, o que o ajudará a entender Machine Learning em profundidade. Muitos especialistas em Machine Learning concordam que compreender Álgebra Linear melhora definitivamente a forma como desenvolvem os modelos preditivos. Este artigo apresenta as cinco principais razões Por Que Você Deve Aprender Álgebra Linear Para Trabalhar com Machine Learning?
O que é Álgebra Linear?
Álgebra Linear é um ramo da matemática que lida com equações lineares e funções lineares que são representadas através de matrizes e vetores. Em palavras mais simples, Álgebra Linear ajuda você a entender termos geométricos como planos em dimensões mais altas e realizar operações matemáticas nesses planos. Por definição, a Álgebra lida principalmente com escalares (entidades unidimensionais), mas a Álgebra Linear usa vetores e matrizes (entidades que possuem dois ou mais componentes dimensionais) para lidar com equações lineares e funções. Álgebra Linear também pode ser definida como a versão estendida da Álgebra.
1. Álgebra Linear é a Unidade Elementar para Machine Learning
Álgebra Linear vai ajudá-lo a compreender melhor Cálculo quando se trata de aprender matemática avançada. O Cálculo Diferencial e o Cálculo Integral ajudam você não apenas com limites, diferenciação e técnicas de integração, mas também definem uma base para aplicá-los a vetores e configurações multidimensionais, como tensores. Isso é chamado Matrix Calculus. Esse conhecimento o ajudará na compreensão em áreas como funções lineares e sistemas de equações lineares. Isso é um acréscimo aos tópicos avançados, como Vetores no espaço e o método Simplex. Na verdade, o último também irá ajudá-lo com a programação linear. Todos esses conceitos serão fundamentais se você dedicar seu tempo para aprender Machine Learning.
2. A Intuição em Machine Learning
Aprender Álgebra Linear aumentará sua intuição em relação ao que realmente é Machine Learning, oferecendo mais perspectivas. Os vetores e matrizes que você encontra em Álgebra Linear vão tornar seu pensamento mais amplo. Você pode ser motivado a utilizar mais parâmetros para um componente do seu modelo preditivo, usar mais operações matriciais, visualizar e criar gráficos de plotagem diferentes ou até mesmo aplicar um código único e melhor. As possibilidades são numerosas.
Por exemplo, considere um projeto de Machine Learning em saúde. Os casos de uso aqui podem ser cuidados preventivos, diagnósticos, seguros e histórico de saúde do paciente, entre outros. Embora os conjuntos de dados estejam disponíveis, a abordagem para construir um modelo preditivo depende de perspectivas como exploração de dados, treinamento e dados de teste, regressão e representações gráficas, entre outros recursos.
Resposta:
float minhaMatriz[4][8];
Explicação:
Exemplo de declaração de matriz com 2 dimensões usando linguagem C
float Media[5][2];
Onde:
O valor 5 representa a quantidade de linhas.
O valor 2 representa a quantidade de colunas.