Vsebina
- Opredelitev - Kaj pomeni težava z učenjem?
- Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.
- Tehopedia razlaga težavo z učenjem
Opredelitev - Kaj pomeni težava z učenjem?
Težava učenja z vrednostjo je posebno temeljno vprašanje v razvoju strojnega učenja in tehnologij umetne inteligence, ki obravnava razliko med ljudmi in računalniki ter načine njihovega razmišljanja.
Na kratko, težava pri učenju vrednosti temelji na tem, kako težko je računalnikom ugotoviti, kaj bi lahko "vrednost" (tako glede podatkov kot politike) in kako ukrepali v omrežju strojnega učenja in kako lahko programerji optimizirajo, kako program deluje tako, da ustreza njihovim prvotnim namenom, ko so ga ustvarili.
Uvod v Microsoft Azure in Microsoft Cloud | V tem priročniku boste spoznali, kaj sploh pomeni računalništvo v oblaku in kako vam lahko Microsoft Azure pomaga preseliti in voditi vaše podjetje iz oblaka.
Tehopedia razlaga težavo z učenjem
Ključna težava učenja z vrednostjo je, da je programerjem izredno pomembno, da lahko naredijo programe strojnega učenja, ki izvajajo načrtovane vrednosti. Kljub temu pa je, da vrednosti ni mogoče izrecno navesti na načine, ki ovirajo sam program učenja.
Ljudje včasih govorijo o „konvergenci“ tehnologij strojnega učenja kot uspešnosti osredotočanja na podatke o vrednosti, vendar je težava učenja z vrednostmi na nek način nekoliko drugačna. Ideja, da mora obstajati neki temeljni način, da se programu strojnega učenja pokaže, kaj je želeno, namesto da bi ga samo črkovala, kar je determiniran način vodenja ML.
Na primer, vzemite ta članek o težavi učenja z vrednostjo, ki nakazuje, da bi lahko programi strojnega učenja imeli shranjevalni vhod, ki prikazuje pozitivne odzive človeka na dražljaje. Ob branju teh vrst naslovov težave z učenjem vrednosti postane jasno, da je največja vrzel v strojnem učenju, ki je ni težko popraviti - v bistvu - kako ljudje ustvarijo stroje, ki resnično lahko razmišljajo kot ljudje? Drug način, da to razložimo, je, da težava z učenjem vrednosti prihaja v osrčje tega, kako razmišljamo kot ljudje in kako naše misli ne temeljijo vedno na vložkih.
Da računalniki modelirajo svojo intuicijo, svoj instinkt, družbena nagnjenja in naše najgloblje etične vrednote, je velik red, tudi ko se računalniki lahko naučijo igrati šah na človeški način ali nas prehitevajo pri reševanju težkih matematičnih problemov. Strokovnjaki lahko pričakujejo, da bo program učenja vrednosti še naprej osrednji pri razvoju tehnologij strojnega učenja.