Язык Си для начинающих / #1 - Введение в язык Си
Khi dữ liệu của Bad Bad bị hút vào một hệ thống máy học - đó là cách mà Alan Greenspan đưa ra khi thảo luận về các mô hình máy tính không dự đoán được cuộc suy thoái năm 2008 - thông tin đó có thể khó bị đánh bật. Nhưng một khái niệm mới, được đề xuất bởi các nhà khoa học máy tính Junfeng Yang và Yinzhi Cao, của Đại học Columbia và Đại học Lehigh, lần lượt, đưa ra ý tưởng không học tập cho máy tính. Như Cao và Yang viết trong bản tóm tắt được xuất bản cho hội nghị IEEE Xplore 2015, bạn không cần phải quay lại quảng trường để quên đi:
Để quên một mẫu dữ liệu đào tạo, cách tiếp cận của chúng tôi chỉ cần cập nhật một số lượng nhỏ các tổng kết - nhanh hơn bất thường so với đào tạo lại từ đầu. Cách tiếp cận của chúng tôi là chung chung, bởi vì hình thức tổng hợp là từ việc học truy vấn thống kê trong đó nhiều thuật toán học máy có thể được thực hiện. Cách tiếp cận của chúng tôi cũng áp dụng cho tất cả các giai đoạn học máy, bao gồm lựa chọn tính năng và mô hình hóa. Đánh giá của chúng tôi, trên bốn hệ thống học tập đa dạng và khối lượng công việc trong thế giới thực, cho thấy cách tiếp cận của chúng tôi là chung chung, hiệu quả, nhanh chóng và dễ sử dụng.
Khái niệm học máy dựa trên một nền tảng được xây dựng từ các gò và thông tin. Điều đó có thể hữu ích để dạy robot hoặc trí tuệ nhân tạo để tạo ra các kết nối nhất định - chẳng hạn như nếu một cá nhân trong chiếc áo khoác nặng đang cầm rìu, anh ta hoặc cô ta có thể là một lính cứu hỏa. Nhưng trong các buổi đào tạo này, các kết nối sai có thể phát sinh, dựa trên tập dữ liệu. Robot của bạn có thể nghĩ rằng tất cả lính cứu hỏa đều có râu. Đây rõ ràng là thứ mà bạn muốn có một máy tính không suy nghĩ.
Cao và Yang dựa trên ý tưởng về việc tách rời thông tin robot về khái niệm dòng dữ liệu - dữ liệu đó không được hình thành hoàn toàn trên thế giới nhưng có một lịch sử có thể theo dõi khi dữ liệu thô được xử lý, ghi chú Kurzweil A.I. Khai thác dòng dõi đó cho phép máy móc học hỏi các phần dữ liệu được chọn, mà không xóa sạch giáo dục của chúng.