GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.1 (9)След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: Обучение и интеллект
Egg
Сообщений: 8087
Обучение и интеллект
Добавлено: 23 сен 16 7:18
Изменено: 09 янв 17 7:17
Все говорят, но никто не знает.
Что это такое. Как делается. В философском. Методологическом. И Техническом аспектах.
Модерирование ветки: личностные переходы и грубость запрещены, легкий оффтоп, булькание и фантазии разрешены.
[Ответ][Цитата]
гость
46.188.10.*
На: Обучение
+1
Добавлено: 23 сен 16 7:40
Обучение это аккумуляция информации(рафинированных данных) и возможно синтез моделей, таких чтобы оптимизировать некоторые функционалы качества\ошибок, на не включенных в обучающую выборку данных. Память и аппроксимация тобиш.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 7:46
Цитата:
Автор: гость

Обучение это аккумуляция информации(рафинированных данных) и возможно синтез моделей, таких чтобы оптимизировать некоторые функционалы качества\ошибок, на не включенных в обучающую выборку данных. Память и аппроксимация тобиш.


Иными словами, обучение - это генерация моделей на какой-то области входных данных.
[Ответ][Цитата]
гость
46.188.10.*
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 7:58
Цитата:
Автор: Egg

Иными словами, обучение - это генерация моделей на какой-то области входных данных.
зависит от задачи, когда нужно обобщение тогда нужна процедура поиска близких к существующем сэмплам ответов, но ИМХО и просто заполнение словаря - обучение, с вырожненной моделью, тоесть чистая память
[Ответ][Цитата]
Luаrvik
Сообщений: 10246
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:00
Обучение - это адаптация системы к выполнению алгоритма.
[Ответ][Цитата]
гость
46.188.10.*
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:04
Цитата:
Автор: Luаrvik

Обучение - это адаптация системы к выполнению алгоритма.
Как это понимать? Не построение алгоритма, даже не перебор..., а только процесс подготовки к старту? Стартовый отсчет чтоли?
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:05
Цитата:
Автор: гость
зависит от задачи, когда нужно обобщение тогда нужна процедура поиска близких к существующем сэмплам ответов, но ИМХО и просто заполнение словаря - обучение, с вырожненной моделью, тоесть чистая память

Не очень понял этого поворота.
Модель - это текстуальный объект, она уже предусматривает какую-то онтологию со всеми вытекающими. "Чистая память" - это размеченная регуляризованная форматом структура, это данные, вся семантика памяти заложена неявно в формате. Что касается заполнения словарей и, тем более, ответов, то это уже механизмы и процедуры. На мой вкус, в Вашем утверждении смешаны три слоя, а желание есть как раз с ними предметненько разобраться. Может быть даже отступив на пару шагов назад к более простым и очевидным вещах.
[Ответ][Цитата]
Jenka
Сообщений: 658
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:08
Цитата:
Автор: Luаrvik
Обучение - это адаптация системы к выполнению алгоритма.

Обучение - это корректировка внутреннего алгоритма системы.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:09
Цитата:
Автор: Luаrvik
Обучение - это адаптация системы к выполнению алгоритма.

Пока не очень понятно. Адаптация - это уже и есть один из простых видов обучения. Что касается "выполнения алгоритма", здесь нужно с одной стороны типизировать возможны системы, с другой стороны разбираться с "выполнением", поскольку тут могут быть тонкости.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:11
Цитата:
Автор: Jenka
Обучение - это корректировка внутреннего алгоритма системы.

Это, если я не ошибаюсь, очень близко к тому, что утверждает ув. Luarvik. И главный мой вопрос тот же, корректировка - это и есть один из "типов" обучения.
[Ответ][Цитата]
гость
46.188.10.*
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:23
Цитата:
Автор: Egg


Не очень понял этого поворота.
Модель - это текстуальный объект, она уже предусматривает какую-то онтологию со всеми вытекающими. "Чистая память" - это размеченная регуляризованная форматом структура, это данные, вся семантика памяти заложена неявно в формате. Что касается заполнения словарей и, тем более, ответов, то это уже механизмы и процедуры. На мой вкус, в Вашем утверждении смешаны три слоя, а желание есть как раз с ними предметненько разобраться. Может быть даже отступив на пару шагов назад к более простым и очевидным вещах.
Словарь как самый простой пример обучающейся структуры данных, то есть массив, с ключами в виде вопросов и значениями – ответами. Если нет ключа нет ответа, есть ключ есть ответ. Заполнение такого словаря – пример тривиального обучения. Модель вырождена, извлечение по ключу.

Далее идут простые модели, например KNN, если ключа нет, ищем ближайший к нему существующий ключ по некой метрике и по нему выдаём ответ, ну а дальше всё ML, баесы, ласа, нейросети и тп. но суть та же, маскирование гиперобъёмов(классификация) или регрессия, короче аппроксимация одним словом.
[Ответ][Цитата]
Luаrvik
Сообщений: 10246
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:36
Изменено: 23 сен 16 8:37
Цитата:
Автор: Egg
Пока не очень понятно. Адаптация - это уже и есть один из простых видов обучения. Что касается "выполнения алгоритма", здесь нужно с одной стороны типизировать возможны системы, с другой стороны разбираться с "выполнением", поскольку тут могут быть тонкости.

Давайте для начала определимся, кого учить будем, чтобы более предметно разговаривать, потом можно и обобщить.
[Ответ][Цитата]
Jenka
Сообщений: 658
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:38
Цитата:
Автор: гость
Словарь как самый простой пример обучающейся структуры данных, то есть массив, с ключами в виде вопросов и значениями – ответами. Если нет ключа нет ответа, есть ключ есть ответ. Заполнение такого словаря – пример тривиального обучения. Модель вырождена, извлечение по ключу.

имхо словарь как раз не самый удачный пример обучения. по факту просто тупая выборка по запросу. и если придет значение отсутствующее в словаре система не сможет нам ничего выдать. процесс обучения должен включать обобщение данных, строить какойто шаблон ситуации.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:44
Цитата:
Автор: гость
/***/ Далее идут простые модели /***/

Получается краткое изложение ML. С этим трудно спорить. Тут есть три не очень ясных момента. Первый - такое обучение применимо, в основном, для задач классификации. И даже прогнозирование в рамках такого подхода - это классификация следующей итерации. Второй - эти методы не привязаны к системе, то есть, фактически, это не обучение системы, а построение некоторой функции, часть входа которой становится ее телом. Третий - процесс "обучения" в ML выведен в камеральную обработку, система сначала учится, а только потом распознает.
[Ответ][Цитата]
Egg
Сообщений: 8087
На: Обучение
Добавлено: 23 сен 16 8:45
Цитата:
Автор: Luаrvik
Давайте для начала определимся, кого учить будем, чтобы более предметно разговаривать, потом можно и обобщить.

Конечно, компьютерную систему будем учить.
[Ответ][Цитата]
 Стр.1 (9): [1]  2  3  4  5  ...  9След. > >>