П:
Како „главни алгоритам“ мења свет машинског учења?
А:Идеја названа "главни алгоритам" утиче на то како гледамо машинско учење и рад вештачке интелигенције.
Идеја се популарно приписује Педру Домингосу, професору са Универзитета у Васхингтону, који главни алгоритам заснива на пет различитих врста машинског учења и принципа вештачке интелигенције: симболизму, конекционизму, еволуционизму, бајесовој теорији и аналогизацији.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
Идеја је да обједињавањем ових дисциплина и стварањем алгоритма који функционише на различитим каналима можете фундаментално унапредити оно што је машинско учење у стању да уради. Ово је повезано са идејом мрежа дубоког учења која укључују процесе машинског учења.
Један од аспеката главног алгоритма је тај да он делује преко канала. Неки стручњаци ово објашњавају као идеју да алгоритми могу прећи власничке платформе које им говоре више о потрошачима. На пример, један од популарних аспеката мастер алгоритма је тај да ће радити са платформама друштвених медија попут Фацебоока и другим окружењима попут Гоогле алата, како би се постигао свеобухватнији облик дигиталног надзора и дубљи однос са корисником или субјектом.
Главни алгоритам је привукао пуно пажње од стране технолошких лидера попут Билла Гатеса и светских лидера попут Кси Јинпинга - постао је занимљив и популаран начин за описивање концепата попут хеббијског учења, надзираног и ненадзираног машинског учења, Баиесове логистике и више.
Нека алтернативна значења „главног алгоритма“ односе се на друге напоре за стварање свеобухватних алгоритама који ће учинити више у опонашању људског и когнитивног понашања - на пример, идеју о репропагацији коју су унапредили Геофф Хинтон и други. Међутим, идеја главног алгоритма коју је теорирао Педро Домингос најпопуларнији је пример како се главни алгоритам користи у технолошкој индустрији. Било да се ради о комбиновању дисциплина, модалитета, платформи или врста когнитивног рада, главни алгоритам промовише идеју да можете мешати и мешати различите врсте алата у једну јачу и способнију примену машинског учења и вештачке интелигенције.
