기계 토토 베이 : 당황한 가이드

Jason M. Pittman, D.Sc.

 

기계 토토 베이 : 공상 과학 작가를위한 먼 성배, 맞습니까? 잘못된. 머신 러닝은 이미 존재하고 있으며 다양한 상황에 적용되고 있습니다.

스마트 폰에서 위치 서비스를 사용한 경우 머신 러닝을 경험했습니다. Uber 또는 Lyft를 사용했다면 머신 러닝을 경험했습니다. 마지막으로, 표절 검사기 (예 : Turnitin)를 사용했거나 나이지리아 내각 장관으로부터 금융 재산에 대한 초대를 받았다면 머신 러닝을 경험했습니다.

이러한 모든 경우에 기계 토토 베이은 솔루션 세트를 실제 문제로 최적화하기 위해 사용됩니다. 광범위하게, 우리는 실제 문제를 목적지로 가장 짧은 경로로 설명하고, 경로가 동적으로 주어진 환경 적 요인을 수정하고, 유효한 이메일을 사악한 사기와 차별화하는 것을 설명 할 수 있습니다. 머신 러닝 예제가 더 많고 요금은입니다.기하 급수적으로 증가.

기계 토토 베이은 언뜻보기에 진정한 기계 인텔리전스처럼 보일 수 있습니다. 즉, 토토 베이은 토토 베이 능력에 달려 있으며 토토 베이 능력의 규모는 지능에 달려 있습니다. 따라서 무언가를 배울 수 있다면 그것은 지능적이어야한다는 것을 따릅니다. 결국, 기계 토토 베이은 더 넓은 인공 지능 분야의 특정 하위 필드입니다.

더, 대중 문화는 토토 베이 기계를 토토 베이 기계를 자신을위한 지식을 만들 수있는 유형의 불확실한 의식을 보유하는 것으로 인식합니다. Alphago를 위해example- Alphago가 배운 방식은 우리에게서 숨겨져있는 것처럼 보입니다. 이것은 기계 토토 베이에 대한 일반적인 인식입니다. 실제 토토 베이은 명시 적으로 프로그래밍 되었음에도 불구하고 불투명하다.

머신 러닝이 더 널리 퍼져 있고 토토 베이 역학이 진정으로 불투명하다면, 우리는 점점 더 문제가 있습니다. 따라서이 시리즈의 나의 목표는 (a) 기계 토토 베이의 단순한 아름다움을 설명하고 (b) 기술 학회 내에서 기계 토토 베이이 어디서 구현되는지에 대한 미스터리를 없애는 것입니다..

대화에 액세스 할 수 있기를 원하지만 일부 의사 코드 예제가 우리의 이해를 높일 것이라고 생각합니다. 우리는 약간의 수학을 파헤쳐 볼 수 있습니다. 그러나 걱정하지 마십시오. 내용을 통해 컴퓨터 과학이나 수학에서 고급 학위가 필요하지 않습니다. 그 반대는 나의 의도이다. 나는 당신이 (a) 기계 토토 베이을 일반적으로 이해하고 아마도 (b) 당신이 이미 기본 기초가 있다는 것을 알고 싶다면 더 고급 연구를 추구 할 수있는 곳으로 당신을 데려오고 싶습니다..

무대를 제대로 설정하려면 내 경합은 기계 토토 베이이 아닙니다기계 인텔리전스. 나는 어떤 식 으로든 기계 토토 베이을 불신한다고 말하지 않습니다. 반대로, 나는 단지 기계 토토 베이을 접근 가능한 콘텐츠로 배치하고 싶다. 또한 기계 토토 베이은 난해한 공예가 아닙니다. 오히려 기계 토토 베이은 단지 데이터 세트에 적용되는 알고리즘을 통한 통계의 인스턴스화 일뿐입니다. 통계, 알고리즘 및 데이터 (세트)는 접근 가능하고 알고있는 구성 요소입니다. 기계 토토 베이에는 과학의 강력한 저류가있어 가설 형성과 테스트를 탐구하는 데 시간을 할애 할 것입니다.

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