淺談數學、數學建模與人工智慧（機器學習，深度學習）之間的關係？
總敘： 好了，言歸正傳，參加了這麼多關於數模比賽，到底是為什麼，或者是我喜歡數學嗎？不是的，我高數一般般，由於箇中原因，反正沒怎麼聽老師講課，所以對於數學我平常心，從2016年開始，AI的興起，讓我非常感興趣，就特地去了解了下所學的課程，結果是無論是machine larning 還是deep leraning都需要數學建模思維，也就是現在非常搶手，工資非常高的演算法工程師，並且數學建模是核心點，沒有很好地建模思維，那你的專案就達不到所謂的智慧。
那麼數學與建模有什麼聯絡，我們知道在大學如果要學高數必須要學習微積分，定積分，線性代數，概率論等，所以這些都是建模的基礎，建模沒有對錯，只有better，所以基礎肯定要有的，其次要會查資料，比如各種出版論文，最新的建模思維，只要熟練掌握，那麼你的建模思維就會很高階，解決實際情況的方法就會很高效。我接觸比較少，所以建模這塊還在努力中，菜鳥一隻。
這便是一個簡單的數學建模，在這道題中我們需要考慮的是：
1.要做什麼？
2.怎麼做？
3.這樣做合理嗎？
4.如果這樣做，假設那些可以改變？
5.這樣做需要用到那些模型？
6.這種模型簡潔嗎？
7.確定了這種模型，怎麼求解？
8.求解出來了，與現實合理嗎？
9.在這個模型中，存在什麼缺點，怎麼去優化？
10.總結
差不多這十點是需要我們考慮的，也許要大量用到數學計算，甚至涉及到統計，經濟學，專有軟體（matlab，spass）的處理等，所以整個建模過程離不了數學知識。
數學建模與人工智慧：
同樣通過一個小例子來理解他們之間的關係：
題目：在一個公司中，由於某些原因，有些員工漸漸離網（從公司流失），對於此，請用機器學習演算法預測客戶流失的一些特點，包括年齡，性別等其它因素。
在這道題中，利用機器學習時要用到一種建模模型：決策樹
1.決策樹如何構建？
2.構建決策樹
3.生成決策樹
4.利用ID3演算法實現function
5.整合學習
6.然後利用PAI演算法執行
7.分析效果
8.總結 不難發現通過這複雜的八步就完美提供瞭解決方案，完成專案需求，而這八步都需要紮實的建模思維，要不然幾乎沒辦法做，所以數學建模對於人工智慧演算法非常關鍵。 再者比如最新的滴滴Di-Tech演算法大賽： 問題是：對無人駕駛車而言，最重要的是能夠理解周圍環境並做出相應決策，保證行車安全。參賽者需要努力找到通過攝像頭和 LIDAR 資料檢測道路上的障礙物的最好方法。最終的系統應該能夠識別行人、車輛和普通障礙物，對人類駕駛員和無人駕駛系統都有很大幫助。參賽者需要處理 LIDAR、RADAR及攝像頭原始資料，輸出障礙物位置、移除噪音和環境錯誤檢測。參賽者可以利用已經較為完善的 Kitti 資料集，在現有技術的基礎上，加入自己的新方法和手段，來讓演算法獲得更好表現。
不難發現無論是怎樣的安全措施，資料分析，演算法處理，都需要建模思維各個方面考慮，完美的建模便是最好的答案。
所以學習人工智慧，數學建模是必須的，很難，但要堅持！
2017的最後一個月，大家努力！
2017-12-01
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