وقت قراءة جيد ، عزيزي مستخدمي Habr!
يتناول هذا المقال كتاب "الخوارزمية العليا" ، بيدرو دومينغوس ، ترجمة الخوارزمية الرئيسية (كيف يمكن لجهاز البحث النهائي أن يعيد صنع عالمنا)
يكرس المؤلف كتابًا لذكرى أخته ، والمهم الرئيسي في هذا الكتاب هو استخدام التعلم الآلي لإيجاد وسائل مكافحة الأمراض.
في المقدمة ، يعرض المؤلف التطبيقات الحالية للتعلم الآلي.
التعلم الآلي عبارة عن تقنية تبني نفسها. هذا جديد
ظاهرة في عالمنا.
خوارزميات التعلم عبارة عن قطع أثرية تخلق آثارًا أخرى
في الفصل الأول ، يصف المؤلف التعقيد المتزايد لخوارزميات البرامج - المكانية والزمانية والإنسانية (إمكانية اكتشاف الأخطاء).
خوارزميات التعلم هي تلك التي تنشئ خوارزميات أخرى مدربة على أساس البيانات.
يتم إعطاء أطروحة مثيرة للجدل:
سيحدث يومًا ما لا مفر منه: ستصبح خوارزميات التعلم وسيطًا لا غنى عنه وستتركز القوة فيه
الفصل الثاني يقدم الفرضية المركزية للكتاب:
كل المعرفة - الماضي والحاضر والمستقبل - يمكن استخلاصها من البيانات باستخدام خوارزمية تعلم عالمية واحدة.
يتم تقديم الحجج من مجالات البيولوجيا العصبية والتطور والفيزياء والإحصاء وعلوم الكمبيوتر.
كما لاحظ أشعيا برلين ، فإن بعض المفكرين يشبهون الثعالب وهم يعرفون الكثير من الأشياء المختلفة ، وبعضهم مثل القنافذ الذين يعرفون شيئًا واحدًا ولكنه مهم
خوارزمية التعلم الشامل - سلاح قوي بشكل لا يصدق ضد وحش التعقيد
يتم سرد قائمة من خمسة أنواع محددة من التعلم الآلي:
يعد البحث عن الخوارزمية العليا معقدًا ، إلا أنه يتحرك بسبب التنافس بين المدارس العلمية المختلفة العاملة في مجال التعلم الآلي. وأهم هذه الأشياء هي الرموز الرمزية ، ورابطات الاتصال ، والتطوريين ، والبيزيين ، والتناظرية.
بالنسبة للرموز ، تتلخص الذكاء في التلاعب بالرموز - هكذا يحل علماء الرياضيات المعادلات ، ويستبدلوا تعبيرًا بأخرى
بالنسبة للوصلات ، التدريب هو ما يفعله الدماغ ، وبالتالي يعتقدون أن هذا العضو يجب أن يتكرر بالهندسة العكسية
أنصار التطور يعتقدون أن أم التعلم هي الانتقاء الطبيعي
يهتم Bayesians في المقام الأول حول عدم اليقين
بالنسبة إلى النظير ، فإن مفتاح التعلم هو العثور على أوجه التشابه بين المواقف المختلفة وبالتالي الاستنتاج المنطقي لأوجه التشابه الأخرى
علاوة على ذلك ، في خمسة فصول ، يتم النظر في الطرق الرئيسية لكل نوع من النهج ، وبعد ذلك يصف المؤلف نسخته من توليفها على أساس شبكات منطقية ماركوف:
لتلخيص: تستخدم خوارزمية التعلم الآلي الموحدة التي توصلنا إليها شبكة منطقية Markov كتمثيل ، والاحتمالية الخلفية كدالة تقييم ، والمحسن في ذلك يستخدم البحث الجيني مع نزول التدرج
يصف الفصل العاشر الفوائد في عالم مجهز بخوارزميات تعلم جيدة.
لماذا هو ملخص منحازة؟ لأنني أخذت الخوارزميات الموصوفة كأساس ، لكن بدلاً من ضغطها في واحدة ، اقترحت إنشاء خط أنابيب منها :)