Filme porno

Categorii

Advertising

Ce este invatarea automata – Un ghid complet pentru incepatori

Calculatoarele ne-au ajutat sa calculam vastitatea spatiului si detaliile minuscule ale particulelor subatomice. Cand vine vorba de numarare si calcul sau urmarirea algoritmilor logici da / nu – computerele depasesc performanta oamenilor datorita electronilor care se deplaseaza prin circuitele lor la viteza luminii. Dar, in general, nu le consideram „inteligente” deoarece, in mod traditional, computerele nu au reusit sa faca nimic singure, fara a fi invatate (programate) de noi mai intai.

Pana in prezent, chiar daca un computer avea acces la toate informatiile din lume, nu putea face nimic „inteligent” cu el. Ne-ar putea gasi o imagine a unei pisici – dar numai pentru ca i-am spus ca anumite imagini contin pisici. Cu alte cuvinte, cereti-i sa gaseasca o imagine a unei pisici si va reveni cu o imagine despre care i sa spus ca este despre o pisica.

Acest lucru are mai multe implicatii care ii limiteaza utilitatea – nu in ultimul rand ca trebuie petrecut o cantitate mare de timp uman spunandu-i ce contine fiecare imagine.

Array

Datele (imaginile) trebuie sa treaca printr-un blocaj uman, unde sunt etichetate, inainte ca computerul sa poata, cu precizie fulgeratoare, sa o identifice ca o imagine de pisica si sa ni le arate cand o solicitam.

Desi acest lucru functioneaza suficient de bine daca cautam doar imagini de pisica pe Google pentru a ne trece timpul, daca vrem sa facem ceva mai avansat – cum ar fi sa monitorizam un flux video live si sa ne spuneti cand o pisica rataceste in fata camerei – este nu prea grozav.

Probleme ca aceasta pe care invatarea automata incearca sa le rezolve. In modul cel mai simplu, invatarea automata este despre invatarea computerelor sa invete in acelasi mod in care o facem noi, interpretand datele din lumea din jur, clasificandu-le si invatand din succesele si esecurile sale. De fapt, invatarea automata este un subset, sau mai bine, marginea de varf a inteligentei artificiale.

Cum a aparut invatarea automata?

Construirea algoritmilor capabili sa faca acest lucru, folosind logica binara „da” si „nu” a computerelor, este fundamentul invatarii automate – o fraza care a fost probabil folosita pentru prima data in timpul cercetarilor serioase efectuate de Arthur Samuel la IBM in anii 1950.

Primele experimente ale lui Samuel au implicat invatarea masinilor pentru a invata sa joace dame.

Intrucat cunostintele – ceva din care se poate obtine o perspectiva si o baza pentru luarea deciziilor – sunt profund integrate in invatare, aceste computere timpurii au fost grav handicapate din cauza lipsei de date la dispozitia lor. Fara toata tehnologia digitala pe care o avem astazi pentru a capta si stoca informatii din lumea analogica, masinile ar putea invata doar din datele introduse lent prin carduri perforate si, mai tarziu, benzi magnetice si stocare.

Astazi lucrurile stau putin diferit – datorita lansarii internetului, proliferarii telefoanelor mobile, de colectare a datelor si a altor dispozitive si adoptarea tehnologiei online, conectate in industrie, avem literalmente mai multe date decat stim cum sa ne ocupam .

Nici un creier uman nu poate spera sa proceseze nici macar o fractiune din informatiile digitale pe care le are la dispozitie. Dar, cu viteza fulgerului si logica binara infailibila, ar putea un computer?

Reteaua neuronala si invatarea profunda

Ideea ca poate, este o jumatate din ceea ce determina descoperirile in schimbare mondiala pe care le vedem astazi. Cealalta jumatate este „creierul” invatarii automate. Pentru ca, pe langa simpla ingestie de date, o masina trebuie sa o proceseze pentru a invata.

Au fost experimentate mai multe cadre diferite de-a lungul anilor, atunci cand se construiesc algoritmi conceputi pentru a permite masinilor sa trateze date in acelasi mod ca si oamenii. Acestea s-au extras adesea din domeniul statisticilor, folosind metode precum regresia liniara si esantionarea pentru a atribui probabilitati diferitelor rezultate, permitand astfel efectuarea de predictii.

Cu toate acestea, cadrul care, in ultimii ani, i-a depasit pe toti ceilalti in popularitate dovedind in mod constant utilitatea si adaptabilitatea sa, este reteaua neuronala artificiala.

Aruncand neurostiinta in amestec, cercetatorii au descoperit ca modelele computerizate care par sa functioneze mai asemanator cu creierul uman decat orice au dezvoltat anterior, erau posibile. Retelele neuronale artificiale, precum creierele reale, sunt formate din „neuroni” conectati, capabili sa indeplineasca o sarcina legata de date – cum ar fi recunoasterea ceva, esecul in a-l recunoaste, potrivirea unei informatii cu o alta piesa si raspunsul la o intrebare despre relatia dintre ei.

Fiecare neuron este capabil sa transmita rezultatele muncii sale unui neuron invecinat, care il poate prelucra ulterior. Deoarece reteaua este capabila sa se schimbe si sa se adapteze pe baza datelor care trec prin ea, astfel incat sa trateze mai eficient cu urmatorul bit de date pe care le intalneste, poate fi considerat „invatare”, la fel ca creierul nostru o face.

„Invatarea profunda” – un alt subiect fierbinte – este pur si simplu invatarea automata care este derivata din plasele neuronale „profunde”. Acestea sunt construite prin stratificarea multor retele unele peste altele, transmiterea informatiilor printr-o retea incurcata de algoritmi pentru a permite o simulare mai complexa a invatarii umane. Datorita puterii in crestere si a pretului in scadere al procesoarelor de computer, masinile cu un sunet suficient pentru a rula aceste retele devin din ce in ce mai accesibile.

Ce se poate face cu invatarea automata?

Aplicarea invatarii automate asupra societatii si industriei conduce la progrese in multe domenii ale eforturilor umane.

De exemplu, in medicina, invatarea automata este aplicata datelor genomice pentru a ajuta medicii sa inteleaga si sa prezica cum se raspandeste cancerul, ceea ce inseamna ca pot fi dezvoltate tratamente mai eficiente.

Datele din spatiul adanc sunt colectate aici pe Pamant prin radiotelescoape uriase si, dupa ce au fost analizate cu invatarea automata, ne ajuta sa deblocam secretele gaurilor negre.

In comertul cu amanuntul, invatarea automata se potriveste cumparatorilor cu produsele pe care doresc sa le cumpere online, iar in lumea caramizilor de caramizi le permite asistentilor de magazine sa personalizeze serviciile pe care le ofera clientilor lor.

In razboiul impotriva terorii si extremismului, invatarea automata este folosita pentru a prezice comportamentul celor care doresc sa faca rau inocentilor.

In viata noastra de zi cu zi, invatarea automata ofera acum puterea algoritmilor de cautare si imagine Google, pentru a ne potrivi mai exact cu informatiile de care avem nevoie in viata noastra, in momentul in care avem nevoie de acestea.

Procesul de a permite computerelor sa inteleaga si sa comunice cu noi in limbajul uman, datorita invatarii automate, este cunoscut sub numele de procesare a limbajului natural (NLP) si acest lucru a dus la descoperiri in tehnologia de traducere si dispozitivele controlate prin voce pe care le folosim din ce in ce mai mult in fiecare zi, inclusiv Ecoul lui Amazon.

Fara indoiala, invatarea automata se dovedeste a fi o tehnologie cu puteri transformatoare de anvergura. Visul stiintifico-fantastic al unor roboti capabili sa lucreze alaturi de noi si sa ne sporeasca propria inventivitate si imaginatie cu logica lor impecabila si viteza supraomeneasca nu mai este un vis – devine o realitate in multe domenii. Invatarea automata este cheia care a deblocat-o, iar potentialele sale aplicatii viitoare sunt aproape nelimitate.

Video Description:

Calculatoarele ne-au ajutat sa calculam vastitatea spatiului si detaliile minuscule ale particulelor subatomice. Cand vine vorba de numarare si calcul sau urmarirea algoritmilor logici da / nu - computerele depasesc performanta oamenilor datorita electronilor care se deplaseaza prin circuitele lor la viteza luminii. Dar, in general, nu le consideram „inteligente” deoarece, in mod traditional, computerele nu au reusit sa faca nimic singure, fara a fi invatate (programate) de noi mai intai. Pana in prezent, chiar daca un computer avea acces la toate informatiile din lume, nu putea face nimic „inteligent” cu el. Ne-ar putea gasi o imagine a unei pisici - dar numai pentru ca i-am spus ca anumite imagini contin pisici. Cu alte cuvinte, cereti-i sa gaseasca o imagine a unei pisici si va reveni cu o imagine despre care i sa spus ca este despre o pisica. Acest lucru are mai multe implicatii care ii limiteaza utilitatea - nu in ultimul rand ca trebuie petrecut o cantitate mare de timp uman spunandu-i ce contine fiecare imagine. Array Datele (imaginile) trebuie sa treaca printr-un blocaj uman, unde sunt etichetate, inainte ca computerul sa poata, cu precizie fulgeratoare, sa o identifice ca o imagine de pisica si sa ni le arate cand o solicitam. Desi acest lucru functioneaza suficient de bine daca cautam doar imagini de pisica pe Google pentru a ne trece timpul, daca vrem sa facem ceva mai avansat - cum ar fi sa monitorizam un flux video live si sa ne spuneti cand o pisica rataceste in fata camerei - este nu prea grozav. Probleme ca aceasta pe care invatarea automata incearca sa le rezolve. In modul cel mai simplu, invatarea automata este despre invatarea computerelor sa invete in acelasi mod in care o facem noi, interpretand datele din lumea din jur, clasificandu-le si invatand din succesele si esecurile sale. De fapt, invatarea automata este un subset, sau mai bine, marginea de varf a inteligentei artificiale. Cum a aparut invatarea automata? Construirea algoritmilor capabili sa faca acest lucru, folosind logica binara „da” si „nu” a computerelor, este fundamentul invatarii automate - o fraza care a fost probabil folosita pentru prima data in timpul cercetarilor serioase efectuate de Arthur Samuel la IBM in anii 1950. nephael porno autos.car1.hk absolu porno qcz.funeraltribute.com katsuni porno newyork-lawyers.com porno portugal www.briceenvironmental.biz megan fox porno munione.com porno ado helal.com porno cap d'agde innerpeacemusic.net sextape porno brewsterwealthmanagement.com porno cunnilingus www.shiftnyc.com porno 69 talkcars.com vidéo porno viol www.patientdrivenrx.net porno girl bynamics.com porno groupe cameroncarp.com porno prof wlhelms3.com leighton meester porno roseplus.net ados porno josephmanley.com porno chic www.234lafayetteroad.com porno brasileiro transformingcareatthebedside.org yasmine porno smokesforless.net maeva ghennam porno yangarra.eu Primele experimente ale lui Samuel au implicat invatarea masinilor pentru a invata sa joace dame. Intrucat cunostintele - ceva din care se poate obtine o perspectiva si o baza pentru luarea deciziilor - sunt profund integrate in invatare, aceste computere timpurii au fost grav handicapate din cauza lipsei de date la dispozitia lor. Fara toata tehnologia digitala pe care o avem astazi pentru a capta si stoca informatii din lumea analogica, masinile ar putea invata doar din datele introduse lent prin carduri perforate si, mai tarziu, benzi magnetice si stocare. Astazi lucrurile stau putin diferit - datorita lansarii internetului, proliferarii telefoanelor mobile, de colectare a datelor si a altor dispozitive si adoptarea tehnologiei online, conectate in industrie, avem literalmente mai multe date decat stim cum sa ne ocupam . Nici un creier uman nu poate spera sa proceseze nici macar o fractiune din informatiile digitale pe care le are la dispozitie. Dar, cu viteza fulgerului si logica binara infailibila, ar putea un computer? Reteaua neuronala si invatarea profunda Ideea ca poate, este o jumatate din ceea ce determina descoperirile in schimbare mondiala pe care le vedem astazi. Cealalta jumatate este „creierul” invatarii automate. Pentru ca, pe langa simpla ingestie de date, o masina trebuie sa o proceseze pentru a invata. Au fost experimentate mai multe cadre diferite de-a lungul anilor, atunci cand se construiesc algoritmi conceputi pentru a permite masinilor sa trateze date in acelasi mod ca si oamenii. Acestea s-au extras adesea din domeniul statisticilor, folosind metode precum regresia liniara si esantionarea pentru a atribui probabilitati diferitelor rezultate, permitand astfel efectuarea de predictii. Cu toate acestea, cadrul care, in ultimii ani, i-a depasit pe toti ceilalti in popularitate dovedind in mod constant utilitatea si adaptabilitatea sa, este reteaua neuronala artificiala. Aruncand neurostiinta in amestec, cercetatorii au descoperit ca modelele computerizate care par sa functioneze mai asemanator cu creierul uman decat orice au dezvoltat anterior, erau posibile. Retelele neuronale artificiale, precum creierele reale, sunt formate din „neuroni” conectati, capabili sa indeplineasca o sarcina legata de date - cum ar fi recunoasterea ceva, esecul in a-l recunoaste, potrivirea unei informatii cu o alta piesa si raspunsul la o intrebare despre relatia dintre ei. Fiecare neuron este capabil sa transmita rezultatele muncii sale unui neuron invecinat, care il poate prelucra ulterior. Deoarece reteaua este capabila sa se schimbe si sa se adapteze pe baza datelor care trec prin ea, astfel incat sa trateze mai eficient cu urmatorul bit de date pe care le intalneste, poate fi considerat „invatare”, la fel ca creierul nostru o face. „Invatarea profunda” - un alt subiect fierbinte - este pur si simplu invatarea automata care este derivata din plasele neuronale „profunde”. Acestea sunt construite prin stratificarea multor retele unele peste altele, transmiterea informatiilor printr-o retea incurcata de algoritmi pentru a permite o simulare mai complexa a invatarii umane. Datorita puterii in crestere si a pretului in scadere al procesoarelor de computer, masinile cu un sunet suficient pentru a rula aceste retele devin din ce in ce mai accesibile. Ce se poate face cu invatarea automata? Aplicarea invatarii automate asupra societatii si industriei conduce la progrese in multe domenii ale eforturilor umane. De exemplu, in medicina, invatarea automata este aplicata datelor genomice pentru a ajuta medicii sa inteleaga si sa prezica cum se raspandeste cancerul, ceea ce inseamna ca pot fi dezvoltate tratamente mai eficiente. Datele din spatiul adanc sunt colectate aici pe Pamant prin radiotelescoape uriase si, dupa ce au fost analizate cu invatarea automata, ne ajuta sa deblocam secretele gaurilor negre. In comertul cu amanuntul, invatarea automata se potriveste cumparatorilor cu produsele pe care doresc sa le cumpere online, iar in lumea caramizilor de caramizi le permite asistentilor de magazine sa personalizeze serviciile pe care le ofera clientilor lor. In razboiul impotriva terorii si extremismului, invatarea automata este folosita pentru a prezice comportamentul celor care doresc sa faca rau inocentilor. In viata noastra de zi cu zi, invatarea automata ofera acum puterea algoritmilor de cautare si imagine Google, pentru a ne potrivi mai exact cu informatiile de care avem nevoie in viata noastra, in momentul in care avem nevoie de acestea. Procesul de a permite computerelor sa inteleaga si sa comunice cu noi in limbajul uman, datorita invatarii automate, este cunoscut sub numele de procesare a limbajului natural (NLP) si acest lucru a dus la descoperiri in tehnologia de traducere si dispozitivele controlate prin voce pe care le folosim din ce in ce mai mult in fiecare zi, inclusiv Ecoul lui Amazon. Fara indoiala, invatarea automata se dovedeste a fi o tehnologie cu puteri transformatoare de anvergura. Visul stiintifico-fantastic al unor roboti capabili sa lucreze alaturi de noi si sa ne sporeasca propria inventivitate si imaginatie cu logica lor impecabila si viteza supraomeneasca nu mai este un vis - devine o realitate in multe domenii. Invatarea automata este cheia care a deblocat-o, iar potentialele sale aplicatii viitoare sunt aproape nelimitate.

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii: