Bạn có thể đã nghe nói về máy học và trí tuệ nhân tạo, nhưng bạn có chắc chắn rằng bạn biết chúng là gì? Nếu bạn đang đấu tranh để có ý nghĩa với chúng, bạn không phải là người duy nhất. Machine learning là một cái gì đó-label, về cơ bản. Machine learning là một cái gì đó-label, về cơ bản. Tôi là một nhà thống kê và nhà thần kinh học bởi đào tạo, và chúng tôi nhà thống kê có một danh tiếng cho việc chọn những cái tên khô nhất, nhàm chán nhất cho mọi thứ. Chúng tôi thích nó để làm chính xác những gì nó nói trên bát. Trái với niềm tin phổ biến, máy học không phải là một chiếc hộp ma thuật, cũng không phải là lý do cho 30 tỷ đô la tài trợ VC. Điều này nghe có vẻ ít thú vị hơn nhiều so với những gì bạn đọc trên Hacker News.Nhưng liệu bạn có đủ hào hứng để đọc về chủ đề này nếu chúng ta gọi nó là nhãn đồ vật ở nơi đầu tiên?Có lẽ không, điều đó cho thấy rằng một chút tiếp thị và bóng tối có thể hữu ích để có được công nghệ này sự chú ý mà nó xứng đáng (mặc dù không phải vì những lý do bạn có thể nghĩ). thing-labeler Nó vô cùng hữu ích, nhưng không phải là khoa học viễn tưởng như nó nghe. Nó vô cùng hữu ích, nhưng không phải là khoa học viễn tưởng như nó nghe. Trong khi các học giả tranh luận về những sắc thái của AI là gì và không phải là gì, ngành công nghiệp đang sử dụng thuật ngữ này để chỉ một loại học máy cụ thể. Trên thực tế, hầu hết thời gian mọi người chỉ sử dụng chúng theo cách trao đổi, và tôi có thể sống với nó. Vì vậy, AI cũng là về việc dán nhãn đồ vật. Bạn có mong đợi robot không? Một cái gì đó khoa học viễn tưởng với tâm trí riêng của nó, một cái gì đó nhân tạo? Vâng, AI ngày nay không phải là điều đó. Nhưng chúng ta là một loài nhìn thấy đặc điểm của con người trong mọi thứ. Chúng ta thấy khuôn mặt trong bánh mì, cơ thể trong đám mây, và nếu tôi khâu hai nút vào một chiếc vớ, tôi có thể kết thúc nói chuyện với nó. Con búp bê của chiếc vớ đó không phải là một người, và cũng không phải Hãy để tôi cho bạn thấy lý do tại sao bạn nên phấn khích.Bạn thấy gì trong bức ảnh? Dễ dàng, huh? Bây giờ hãy cho tôi biết bộ não của bạn đã làm gì với những pixel đó để có được câu trả lời đó. Bạn chỉ cần lấy một số dữ liệu khá phức tạp thông qua các giác quan của bạn và, như thể bằng phép thuật, bạn đã dán nhãn nó ‘con mèo.’ Điều đó rất dễ dàng cho bạn! Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn một máy tính thực hiện cùng một nhiệm vụ, để phân loại (đánh dấu) hình ảnh như mèo / không mèo? Machine learning là một mô hình lập trình mới, một cách mới để truyền đạt mong muốn của bạn cho máy tính. Machine learning là một mô hình lập trình mới, một cách mới để truyền đạt mong muốn của bạn cho máy tính. Trong cách tiếp cận lập trình truyền thống, một lập trình viên sẽ suy nghĩ chăm chỉ về các pixel và nhãn, giao tiếp với vũ trụ, truyền cảm hứng kênh, và cuối cùng thủ công một mô hình. Một mô hình là một công thức mà một máy tính sử dụng để biến dữ liệu thành nhãn. Nó chỉ là một số mã mà máy sử dụng để chuyển đổi đầu vào thành đầu ra, và có thể được thủ công bởi một lập trình viên hoặc học được từ dữ liệu bởi một thuật toán. Nhưng suy nghĩ về những hướng dẫn đó sẽ là gì. bạn thực sự đang làm gì với các pixel này? Bạn có thể thể hiện nó? Bộ não của bạn có lợi thế của Và bây giờ nó chỉ hoạt động, bạn thậm chí không biết làm thế nào nó. công thức đó là khá khó khăn để đưa ra. Eons của sự tiến hóa Giải thích bằng ví dụ, không phải hướng dẫn. Giải thích bằng ví dụ, không phải hướng dẫn. Sẽ không tốt hơn nếu bạn chỉ có thể nói với máy tính, “Ở đây, nhìn vào một loạt các ví dụ về mèo, nhìn vào một loạt các ví dụ về không mèo, và chỉ cần tự tìm ra nó”? Nó là một mô hình lập trình hoàn toàn khác.Bây giờ, thay vì đưa ra các hướng dẫn rõ ràng, bạn lập trình bằng các ví dụ và thuật toán học máy tìm thấy các mô hình trong dữ liệu của bạn và biến chúng thành những hướng dẫn mà bạn không thể tự viết. Điều đó AI cho phép bạn tự động hóa những điều không thể diễn tả. AI cho phép bạn tự động hóa những điều không thể diễn tả. Tại sao điều đó thú vị?Đây là về việc thể hiện mong muốn của chúng tôi với máy tính theo cách mà chúng tôi không thể trước đây.Chúng tôi thích làm cho máy tính làm mọi thứ cho chúng tôi.Nhưng làm thế nào chúng ta có thể đưa ra hướng dẫn nếu các hướng dẫn thực sự khó khăn để nghĩ ra?Nếu chúng không thể diễn tả được? AI và máy học là về việc tự động hóa những điều không thể diễn tả.Họ là về việc giải thích bản thân bằng cách sử dụng các ví dụ thay vì hướng dẫn.Điều này mở khóa một lớp nhiệm vụ khổng lồ mà chúng ta không thể có được máy tính để giúp chúng ta trong quá khứ vì chúng ta không thể diễn tả các hướng dẫn.Bây giờ tất cả những nhiệm vụ này trở nên có thể - học máy đại diện cho một bước nhảy vọt cơ bản trong sự tiến bộ của con người.
