Hakkında
Pedro Domingos, 1999 yılından buyana Washington Üniversitesi'nde yapay zeka araştırmaları üzerine çalışan bir profesördür.
Unvan:
Portekizli Yazar
Doğum:
Lizbon, Portekiz, 2 Ağustos 1965
Okurlar
2 okur beğendi.
63 okur okudu.
10 okur okuyor.
115 okur okuyacak.
9 okur yarım bıraktı.
Sözler ve Alıntılar
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
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.
İletiler
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.
Yorumlar ve İncelemeler
