Три дня чтения в подарок
Зарегистрируйтесь и читайте бесплатно

Цитаты из Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

Читайте в приложениях:
273 уже добавили
Оценка читателей
3.67
  • По популярности
  • По новизне
  • Если теорию в любой научной дисциплине не получается выразить в виде алгоритма, она недостаточно строгая, не говоря уже о том, что ее решение нельзя компьютеризировать,
    1 В мои цитаты Удалить из цитат
  • Общество меняется с каждым новым алгоритмом
    1 В мои цитаты Удалить из цитат
  • Обучающиеся алгоритмы — как семена, почва — это данные, а обученные программы — это наша жатва. Эксперт по машинному обучению похож на крестьянина, сеющего, поливающего и удобряющего землю. Он присмат­ривает за здоровьем растущего урожая, но в целом не вмешивается.
    1 В мои цитаты Удалить из цитат
  • У каждого из пяти «племен» машинного обучения есть собственный универсальный обучающийся — Верховный — алгоритм, который в принципе можно использовать для извлечения знания из данных в любой области. Для символистов это обратная дедукция, для коннекционистов — обратное распространение ошибки, для эволюционистов — генетическое программирование, для байесовцев — байесовский вывод, а для аналогистов — метод опорных векторов. Однако на практике каждый из этих алгоритмов хорош для одних задач, но не очень подходит для других.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Всего существует пять основных научных течений, каждому из которых мы посвятим отдельную главу. Символисты рассматривают обучение как процесс, обратный дедукции, и черпают идеи из философии, психологии и логики. Коннекционисты6 воссоздают мозг путем обратной инженерии и вдохновляются нейробиологией и физикой. Эволюционисты симулируют эволюцию на компьютерах и обращаются к генетике и эволюционной биологии. Сторонники байесовского подхода7 полагают, что обучение — это разновидность вероятностного вывода, и корни этой школы уходят в статистику. Аналогисты занимаются экстра­поляцией на основе схожести суждений и находятся под влиянием психологии и математической
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • оптимизации. Стремясь построить обучающиеся машины, мы пройдемся по истории мысли за последнюю сотню лет и увидим ее в новом свете.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Каждый год в мире появляются сотни новых алгоритмов с обучением, но все они основаны на небольшом наборе фундаментальных идей.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • инает с набора гипотез о мире. Когда он видит новые данные, гипотезы, согласующиеся с ними, становятся более вероятными, а те, что с ним не согласуются, — менее вероятными (или даже невозможными). После того как было рассмотрено достаточно данных, начинает доминировать одна или несколько гипотез. Например, я ищу программу, которая точно предсказывает движение курсов акций, и, если акции, которым программа-кандидат предсказывала падение, пойдут вверх, эта программа потеряет доверие. После того как я рассмотрю некоторое число кандидатов, останутся лишь некоторые достоверные, и они будут воплощать мои знания о рынке акций.
    Теорема Байеса — это машина, которая превращает данные в знания. Ее сторонники полагают, что это вообще единственно верный способ превращать данные в знания. Если они правы, Верховным алгоритмом будет либо сама теорема Байеса, либо он будет на ней основан. У других специ­алистов по статистике имеются серьезные сомнения в отношении того, как пользуются теоремой Байеса
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Согласно одной из школ статистики, в основе всего обучения лежит одна простая формула, а именно теорема Байеса, которая определяет, как корректировать предположения при появлении новых доказательств. Байесовский алгоритм на
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • билет пока не покупаете, потому что, по прогнозу Bing Travel, цены вскоре станут ниже
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • На работе машинное обучение помогает вам бороться с информационной перегрузкой: вы используете куб данных2, чтобы суммировать большой объем информации, смотрите на него под разными углами и подробно изучаете все самое важное.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Машинное обучение можно представить себе как вывернутое наизнанку программирование, точно так же как квадратный корень противоположен возведению во вторую степень, а интегрирование обратно дифференцированию.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Алгоритмы предъявляют строгие требования: часто говорят, что по-настоящему понимаешь что-то только тогда, когда можешь выразить это в виде алгоритма (как заметил Ричард Фейнман9, «я не понимаю того, чего не могу создать»).
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • Компьютер должен знать, как выполнять алгоритм — вплоть до включения и выключения конкретных транзисторов, поэтому рецепт готовки очень далек от алгоритма.
    В мои цитаты Удалить из цитат
  • А алгоритмы всегда дают идентичный результат.
    В мои цитаты Удалить из цитат