МАТЕМАТИЧНІ ОСНОВИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ: РОЛЬ ТА ЗАСТОСУВАННЯ В ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЯХ

Abstract

У роботі досліджуються фундаментальні математичні принципи, що лежать в основі сучасного штучного інтелекту та генеративних моделей. Розглядається роль лінійної алгебри, математичного аналізу та теорії ймовірностей у процесах навчання нейронних мереж. Особливу увагу приділено механізмам векторного представлення даних та геометричним інтерпретаціям взаємозв’язків між об’єктами у багатовимірному просторі. Проаналізовано, як математичні перетворення дозволяють моделям будувати логічні аналогії та створювати новий контент на основі збереження геометричних пропорцій між кластерами даних.