Muhtemelen makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında duymuşsunuzdur, ancak bunların ne olduğunu bildiğinizden emin misiniz? Eğer bunları anlamak için çaba sarf ediyorsanız, yalnız değilsiniz. Makine öğrenimi temel olarak bir şey etiketleyicidir. Makine öğrenimi temel olarak bir şey etiketleyicidir. Eğitimle bir istatistikçi ve nörobilimciyim ve biz istatistikçiler, şeylerin en kuru, en sıkıcı isimlerini seçmek için bir üne sahibiz. Örnekler kullanarak Şeylerin etiketlemesi! Popüler inançlara aykırı olarak, makine öğrenimi sihirli bir kutu değildir, 30 milyar dolarlık VC fonu için de neden değildir. Hacker News'te okuduğunuzdan çok daha az ilginç geliyor.Ama bu konuyla ilgili okumak için yeterince heyecanlı mısınız?İlk olarak bir şey etiketleme olarak adlandırırsak?Muhtemelen değil, bu, bu teknolojinin hak ettiği dikkatini almak için biraz pazarlama ve şaşkınlığın faydalı olabileceğini gösteriyor (ama düşündüğünüz nedenlerden dolayı değil). thing-labeler Olağanüstü faydalı, ancak sesin olduğu kadar bilimkurgu değil. Olağanüstü faydalı, ancak sesin olduğu kadar bilimkurgu değil. Yapay zeka (AI) hakkında ne düşünüyorsunuz? Akademisyenler, AI'nin ne olduğunu ve ne olmadığını açıklayan nüanslar hakkında tartışırken, endüstri, belirli bir tür makine öğrenimi anlamak için terimi kullanıyor. Aslında, çoğu zaman insanlar bunları sadece değiştirilebilir şekilde kullanıyorlar ve bununla yaşayabilirim. Yani AI'nin de şey etiketlemesi var. Robotlar mı bekliyorsunuz? Kendine özgü bir zihni olan bir şey, insani bir şey mi? Evet, bugünün AI'si bu değil. Ama her şeyde insan özelliklerini gören bir türüz. Yüzleri toastta, bedenleri bulutlarda görüyoruz ve bir çorapta iki düğme takarsam, bununla konuşabilirim. Bu çorap bebek bir insan değil ve AI de değil - bunu akılda tutmak önemlidir. Neden heyecanlanıyorsun? fotoğrafta ne görüyorsun? Şimdi beyninizin bu pikselleri almak için ne yaptığını söyleyin. Sadece duyularınızla oldukça karmaşık bazı verileri aldınız ve sanki sihirle “kedi” olarak etiketlediniz! Bu sizin için çok kolaydı! Aynı işi yapmak için bir bilgisayar istiyorsak, fotoğrafları (etiketleme) kedi / kedi olmayan olarak sınıflandırmak için ne dersiniz? Makine öğrenimi yeni bir programlama paradigmasıdır, dileklerinizi bir bilgisayara iletmenin yeni bir yoludur. Makine öğrenimi yeni bir programlama paradigmasıdır, dileklerinizi bir bilgisayara iletmenin yeni bir yoludur. Geleneksel programlama yaklaşımında, bir programcı pikselleri ve etiketleri düşünür, evrenle iletişim kurar, ilham kanalları ve nihayet bir model yapar. Bir model, bir bilgisayarın verileri etiketlere dönüştürmek için kullandığı bir reçetedir. Makinenin girişleri çıkışlara dönüştürmek için kullandığı bazı kodlardır ve bir programcı tarafından el yapımı olabilir veya bir algoritma tarafından verilerden öğrenilebilir. Ama bu talimatların ne olacağını düşünün. bu piksellerle aslında ne yapıyorsunuz? bunu ifade edebilir misiniz? beyninizin yararına vardı Ve şimdi işe yarıyor, nasıl yapıldığını bile bilmiyorsunuz.Bu tarifi bulmak oldukça zor. Evrim Eonları Örneklerle açıklayın, talimatlarla değil. Örneklerle açıklayın, talimatlarla değil. Bilgisayara şöyle söyleyebilirsek daha iyi olmaz mıydı: “Burada bir sürü kedinin örneğini görün, bir sürü kedi olmayanın örneğini görün ve bunu kendiniz düşünün.” Bu tamamen farklı bir programlama paradigmasıdır. Şimdi, açık talimatlar vermek yerine, örneklerle programlarsınız ve makine öğrenme algoritması verilerinizde desenleri bulur ve onları kendiniz yazamayacağınız talimatlara dönüştürür. Bu İnanılmaz şeyleri otomatikleştirmenizi sağlar. İnanılmaz şeyleri otomatikleştirmenizi sağlar. Neden bu heyecan verici? Bu, bilgisayarlara daha önce yapamadığımız bir şekilde dileklerimizi ifade etmekle ilgilidir. bilgisayarların bizim için şeyler yapmasını seviyoruz. ama talimatlar düşünülmesi gerçekten zorsa nasıl talimatlar verebiliriz? AI ve makine öğrenimi, açıklanamayanı otomatikleştirmekle ilgilidirler. Talimatlar yerine örnekler kullanarak kendinizi açıklamakla ilgilidirler. Bu, geçmişte bilgisayarların bize yardımcı olamadığı büyük bir sınıf görevleri kilidini açar çünkü talimatları ifade edemedik.
