Öne Çıkan Master Algoritma Gönderileri
Öne Çıkan Master Algoritma kitaplarını, öne çıkan Master Algoritma sözleri ve alıntılarını, öne çıkan Master Algoritma yazarlarını, öne çıkan Master Algoritma yorumları ve incelemelerini 1000Kitap'ta bulabilirsiniz.
Rekabet, insanla makine arasında değil, makinesi olan ve olmayan insanlar arasındadır. Veri ve sezgi, at ve binici gibidir, attan hızlı koşmaya çalışmayın, atı sürün.
Sayfa 348 - Paloma YayıneviKitabı okudu
Yapay öğrenme, şişirilmiş bilimsel yöntemdir. Hipotezleri üretme, test etme ve iskartaya çıkarma veya rafine etme sürecini izler. Ama bilim insanları hayatları boyunca sadece birkaç yüz hipotez ortaya atıp test edebilirken, bir yapay öğrenme sistemi aynı şeyi bir saniyeden kısa bir sürede yapabilir. Yapay öğrenme, keşfi otomatik hâle getirir.
Bilgi işleme ekosisteminde, öğreniciler süper yırtıcılardır. Veri tabanları, arama robotları, dizin oluşturucular vs uçsuz bucaksız veri tarlalarında sabırla işini yapan otçullardır. İstatistiksel algoritmalar, çevrimiçi analitik işlem vs yırtıcılardır. Otçullar gereklidir çünkü onlar olmadan diğerleri de var olamazdı ama süper yırtıcıların hayatı daha heyecanlıdır. Arama robotları bir ineğe benzetilebilir, web tüm dünyaya yayılan bir çayır ve her web sayfası da bir sap ottur. Arama robotu işini tamamladığında, hard disklerinde web'in bir kopyası durur. Dizin oluşturucu, tıpkı bir kitabın sonundaki dizin gibi, her sözcüğün göründüğü sayfaların listesini oluşturur. Veri tabanları tıpkı filler gibi büyük ve ağırdır ve asla unutmazlar. Bu sabırlı hayvanların arasında istatistiksel ve analitik algoritmalar verileri kompakt hâle getirip ayıklar ve bilgiye dönüştürür. Öğreniciler bu bilgiyi yer, sindirir ve bilgi dağarcığına dönüştürür.
öğreniciler = öğrenen algoritma
Beyin her şeyi öğrenebilir ama bir beyin geliştiremez.
Sayfa 184Kitabı okudu
Kütüphaneci aranıyor :: #274195
Master Algoritma’ nın orjinalini ekletmeye çalışıyorum bir hafta oldu😒 Bir kütüphaneci el atsa😎 ben çevireceğim🙃bilim uğruna her taşın altına … falan filan.
Yapay öğrenme konusunun uzmanları (makine öğreniciler olarak da bilinir), bilgisayar bilimciler arasında bile elit bir gruptur. Birçok bilgisayar bilimci, özellikle de daha eski kuşaktan olanlar, yapay öğrenmeyi istedikleri kadar iyi anlamazlar. Bunun nedeni bilgisayar biliminin geleneksel olarak deterministik (belirlenimci) düşünmeyi temel alması, yapay öğrenmenin ise istatistiksel düşünmeyi gerektirmesidir. Örneğin istenmeyen elektronik postaları etiketleyen bir kural yüzde 99 doğruysa, bu onun işe yaramadığı anlamına gelmez; yapabileceğinizin en iyisi bu olabilir ve işinizi görebilir. Microsoft'un Google'a yetişmeye çalışırken Netscape'e kıyasla çok daha fazla sorun yaşamasının nedeni, büyük ölçüde bu düşünce farkıdır. Nihayetinde tarayıcı sadece standart bir yazılım parçasıdır ama arama motoru farklı bir zihniyet gerektirir.
Ancak tüm verilerinizi alıp, gelecekteki gerçek, insan hayatı hakkında öğretebileceğimiz her bilgiye sahip olan Master Algoritma'ya verdiğinizi düşünün. Sizin bir modelinizi öğrenecektir; siz de bu modeli cebinizdeki usb aygıtında taşıyabilir, istediğiniz zaman inceleyebilir ve istediğiniz her şey için kullanabilirsiniz. Bu tıpkı aynada kendinize bakmak gibi harika bir içebakış aracıdır ama dijital bir aynadır: Sadece görüntünüzü değil, sizin hakkınızda gözlemlenebilen her şeyi gösterecektir. Canlanıp sizinle iletişim kurabilecektir. O aynaya ne sorardınız?
Sayfa 337 - Paloma YayıneviKitabı okudu
Bilgisayarlar, transistör adı verilen milyarlarca küçük anahtardan oluşur ve algoritmalar bu anahtarları saniyede milyarca kez açıp kapatır.
En basit algoritma, anahtarı çevirmektir. Bir transistörün durumu, en küçük bilgi dağarcığıdır: transistör etkinse bir, değilse sıfır.
Bu kadar az sayıda öğrenici bu kadar çok şeyi yapabiliyorsa mantıksal soru şudur: Bir tek öğrenici her şeyi yapabilir mi? Bir başka deyişle, bir tek algoritma verilerden öğrenilebilecek her şeyi öğrenebilir mi? Bu çok zorlu bir görevdir çünkü nihayetinde bir yetişkinin beynindeki her şeyi, evrimin yarattığı her şeyi ve tüm bilimsel bilgi birikiminin genel toplamını kapsayacaktır. Ne var ki aslında yakın komşu(KNN), karar ağaçları ve Naïve Bayes'in bir genellemesi olan Bayesci ağları kapsayan belli başlı tüm öğreniciler şu anlam da evrenseldir: Öğreniciye uygun veriden yeterince sunarsanız her işlevi rasgele isabetle yaklaşık olarak değerlendirebilir; bu da her şeyi öğrenmenin matematiksel ifadesidir. Ancak, "yeterince veri" sonsuz olabilir. Sonlu veriden öğrenmek, varsayımlarda bulunmayı gerektirir ve ileride göreceğimiz gibi farklı öğreniciler farklı varsayımlar yapar ki bazı işler için uygunken bazıları için uygun olmamalarının nedeni de budur.
master algoritma - her şeyin teoremi… hep bütünleştirme, tekleşince çözülecek anlayışı, ilginç!