|
|
Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 16 ноя 19 18:42
|
Машинное Обучение есть добавление структуированых в синонимичные кластеры текстов. К примеру есть предложение -- Иван и Марфа весело смеются, она любит это. 14.10.2019 - 10:13. ИИ-разбор получает следующий набор (уже осмысленых фраз): - и Иван весело смеётся 0.25 - и Марфа весело смеётся 0.25 - она любит смеятся 0.5 - Марфа любит смеятся 0.5 - она любит это 0.5 - Марфа любит это 0.5 - это любимо ею 0.5 - это любимо Марфой 0.5 - смех любим ею 0.5 Цифиры справа - веса фраз, 1 для всего предложения. "14.10.2019" - временая метка. В предложении есть три синонимичных по существительным (именам) кластера: 1. - и Иван весело смеётся 0.25 2. - и Марфа весело смеётся 0.25 - она любит смеятся 0.5 - Марфа любит смеятся 0.5 - она любит это 0.5 - Марфа любит это 0.5 3. - это любимо ею 0.5 - смех любим ею 0.5 Например програма аннотирует по предложению из другого текста, которое разъяснянт кто такая Марфа: -- Марфа идёт и весело смеётся. 14.10.2019 - 10:12. в котором после ИИ-разбора получаются этот синонимичный по существительному (имени) кластер из двух фраз: - Марфа идёт весело 0.5 - Марфа смеётся весело 0.5. Очевидно что есть совпадение фразы "Марфа смеётся весело" в обоих предложениях, один текст и одно предложение индексируется по другому, в зависимости от временой метки. То есть, если предложение "Марфа идёт и весело смется." обнаружено при поиске по запросу "Марфа?" к одному тексту, то автоматически найдено и "Иван и Марфа весело смеются, она любит это." в другом тексте, и ответ будет "Иван". Теперь приходит запрос "Кто такой Иван?", на что ответа в базе даных из вышеприведёных текстов и преждложений нет. Тогда программа идёт и ищет третий текст и третье предложение с ответом на то кто такой "Иван", что и есть Машиное Обучение.
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 17 ноя 19 3:29
|
Здесь вы видите как имено Майкрософт находит ответ на вопрос о высоте башни Эйффеля, используя мои принципы: Vector search makes it easier to search by concept rather than keyword. For example, if a user types in “How tall is the tower in Paris?” Bing can return a natural language result telling the user the Eiffel Tower is 1,063 feet, even though the word “Eiffel” never appeared in the search query and the word “tall” never appears in the result. https://blogs.microsoft.com/ai/bing-vector-search/То есть мой ИИ подтверждён практически независимыми от меня сторонами, ногими источниками и многократно подтверждён.
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 17 ноя 19 7:02
|
Автор: Ilya Geller
Теперь приходит запрос "Кто такой Иван?" |
|
Иван - Иван Власкин, или Иван Сибирский изобретатель ИИ
|
|
|
| |
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 17 ноя 19 7:38
|
Автор: Ilya Geller
ха-ха-ха! я угораю от смеха! ха-ха-ха! |
|
что смешного то? Вы там все в Бруклине такие юродивые?
|
|
|
| |
| |
| |
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 20 ноя 19 18:06
|
Автор: Ilya Geller
Здесь вы видите как имено Майкрософт находит ответ на вопрос о высоте башни Эйффеля, используя мои принципы: Vector search makes it easier to search by concept rather than keyword. For example, if a user types in “How tall is the tower in Paris?” Bing can return a natural language result telling the user the Eiffel Tower is 1,063 feet, even though the word “Eiffel” never appeared in the search query and the word “tall” never appears in the result. https://blogs.microsoft.com/ai/bing-vector-search/ То есть мой ИИ подтверждён практически независимыми от меня сторонами, ногими источниками и многократно подтверждён. |
|
вообще ничего общего с вашей фигнёй
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 21 ноя 19 7:10
|
Почему бы просто не взять определение NIST TREC QA, о том что есть ИИ? А имено: ИИ находит ответы на поставленые вопросы в их контектстах и подтекстах. Просто и сердито. Например Гугл ищет ответы на вопросы в текстах.
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 21 ноя 19 10:03
|
Поскольку я единственый в России кто знает что такое Искусственый Интеллект, в смысле , и имеет многолетний опыт работы с ним (в частности заработал на нём деньги), имеет множество патентов на ИИ, то я буду вас научать, яко малых деток, что ИИ есми такое. Начнём с так называемых "нейрональных сетей"? Всё, что вы считаете таковыми, есть полный маразм и отстой. Все они создаются по принципу ручного структуирования текстов, когда из текстов выделяются фразы и обрабатываются програмными средствами. Мои ИИ-нейрональные сети создаются автоматически и есть множества скорелированых сининимчных кластеров, которые руководствуются имманентными текстами принципами.
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 21 ноя 19 10:17
|
Автор: Ilya Geller
Поскольку я единственый в России кто знает что такое Искусственый Интеллект, в смысле , и имеет многолетний опыт работы с ним (в частности заработал на нём деньги), имеет множество патентов на ИИ, то я буду вас научать, яко малых деток, что ИИ есми такое. Начнём с так называемых "нейрональных сетей"? Всё, что вы считаете таковыми, есть полный маразм и отстой. Все они создаются по принципу ручного структуирования текстов, когда из текстов выделяются фразы и обрабатываются програмными средствами. Мои ИИ-нейрональные сети создаются автоматически и есть множества скорелированых сининимчных кластеров, которые руководствуются имманентными текстами принципами. |
|
О великий сенсей - обучи нас мало разумных азам и премудростям сей магии под названием ИИ...
|
|
|
|
На: Что такое Машинное Обучение?
Добавлено: 21 ноя 19 10:21
Изменено: 21 ноя 19 10:21
|
Научаю поелику мощь моя позволяет... Молился ли ты раб Божий на ночь? Потому как научать буду с остраской, копыта можно двинуть сподобится на раз-два. Так иди отрок, иди, помолися напослед?
|
|
|
|
Китайская комната
Добавлено: 21 ноя 19 11:14
Изменено: 21 ноя 19 11:15
|
"...через щель передаёт в комнату иероглифы с вопросами, а на выходе ожидает получить осознанный ответ." 1. В моей системе поисковый запрос - например, 1-10 слов - расширяется сотнями и тысячами синонимичных кластеров, которые все аннотированы словарными, энциклопедическими определениями, другими текстами и времеными метками. То есть в комнату передаётся неколько томов, много сот страниц абсолютно осмысленого текста. 2. Ответ находится среди точно так же аннотированых текстов, где каждое слово каждой фразы аннотировано словарными, энциклопедическими определениями, другими текстами и времеными метками. Т.е компьютер буквально понимает ответ как сумму всех относящихся к нему фраз. 3. Находится, методом описаным в Теории Множеств и Топологии, кусок текста (например фраза, предложение, параграф) наиболее подходящий под многотомный запрос, по его смыслу. 4. "Таким образом Сёрл заключает, что хотя такая система и может пройти тест Тьюринга, но при этом никакого понимания языка внутри системы не происходит, а значит тест Тьюринга не является адекватной проверкой мыслительных способностей." Компьютер обладает всеми знаниями относящимися как к вопросу, так и к ответу. Я не вижу никакой разницы между находящим ответы по аннотированым контекстам и подтекстам компьютером и человеком. 5. NIST TREC QA
|
|
|
|
На: Китайская комната
Добавлено: 21 ноя 19 14:48
|
Почему вы не говорите про машинное обучение? Это самая горячая тема на Западе.
|
|
|
|