תוכן עניינים:
מאת ג'סטין סטולצפוס
מבוא
מהנדסים ואנשי מקצוע נוספים מתחילים ללמוד למכונות - הם מבצעים את המחקר המוקדם ובונים מערכות ראשוניות, כדי לבחון כיצד תחום זה של בינה מלאכותית יכול לפתוח דלתות עבור יחידים וחברות.
עם זאת, לאורך כל התהליך, יש לא מעט בלבול. מה זה בכלל למידת מכונה?
הרעיון הבסיסי הוא שטכנולוגיות חדשות מאפשרות למכונות "לחשוב" ו"ללמוד "בדרכים שדומות יותר לאופנים שבהם המוח האנושי עובד.
עם זאת, יש יותר מכמה דרכים לתאר תהליך זה. לעוד קצת, בוא נלך ל- StackOverflow, עמוד התווך עבור מתכנתים ואנשי IT אחרים המחפשים הגדרות והסברים אמיתיים לנושאים טכניים. פתיל StackOverflow מתאר למידת מכונה כ"תהליך של הוראת מחשבים ליצירת תוצאות על בסיס נתוני קלט. "
כותב אחר מתאר למידת מכונה כ"תחום של מדעי המחשב, תורת ההסתברות ותורת האופטימיזציה המאפשרת לפתור משימות מורכבות שעבורן גישה הגיונית, פרוצדוראלית, לא תהיה אפשרית או אפשרית. "
הגדרה אחרונה זו מתקרבת לנקודה מרכזית בנושא למידת מכונה - ואיננה.
כאשר הכותב אומר "גישה הגיונית, פרוצדורלית לא תהיה אפשרית או אפשרית", המצביעה על ה"קסם "האמיתי והערך של למידת מכונה. בפשטות, זהו "פוסט לוגיקה" - למידת מכונה עוברת את מה שמסורת, תכנות בסיס קודארית ליניארית ורצף יכולה לעשות!
אם ניקח צעד אחורה, אנו יכולים להסתכל על אבני הבניין הבסיסיות של למידת מכונות כדי להבין טוב יותר כיצד.
ראשית, ישנם נתוני אימונים - נתוני האימונים מעניקים לתשומות התוכנית לעבודה.
יחד עם נתוני ההדרכה, ישנם אלגוריתמים שמרסקים אותם נתונים ומפרשים אותם בדרכים שונות. מומחים מתארים את העבודה החיונית של למידת מכונה כ"זיהוי תבניות "- ותראה זאת גם בדף StackOverflow - אך שוב, זה רק מתאר באופן חלקי את האופן בו למידת מכונה עובדת.
הבא: הרשת העצבית
תוכן העניינים
מבואהרשת העצבית
למידת מכונה בפיקוח ולא פיקוח
ירידת שיפוע ופרופוגציה אחורית
סוגי רשתות עצביות
לימוד אנסמבל
יישומים ותורת המשחקים
חמישה שבטים של יישומי למידת מכונות
לאן אנחנו הולכים מכאן?
