Normlar ve mesafeler, yapay zekanın veri vektörlerinin "büyüklüğünü" ölçmesini ve aralarındaki farklılıkları ya da benzerlikleri anlamlandırmasını sağlayan temel ölçüm araçlarıdır. Bu makalede, en yaygın kullanılan Öklid (L²), Manhattan (L¹) ve Chebyshev (L-Sonsuz) ailelerini, hem norm hem de mesafe kavramları üzerinden yapay zeka uygulamaları perspektifiyle inceleyeceğiz.

Matrisler, yapay zekanın vektörlerle temsil edilen veriyi dönüştürmesini, işlemesini ve aralarındaki karmaşık ilişkileri modellemesini sağlayan temel operatörlerdir. Bu makalede, matrislerin tanımını, temel cebirsel operasyonlarını, en kritik görevi olan matris çarpımını ve tersini alma ile determinant gibi ileri düzey kavramlarını yapay zeka perspektifiyle inceleyeceğiz.

Vektörler, yapay zeka ve makine öğrenmesinde verinin sayısal temsilinin temelini oluşturur. Makalemizde, bu temel matematiksel yapıların tanımı, toplama, skaler çarpma, nokta çarpma gibi temel cebirsel operasyonları ve vektörlerde benzerlik konularını inceleyeceğiz.