טיוטה: למידה עמוקה

הטקסט בפוסט הזה נכתב כהגיגים. הוא עלה לאוויר בתאריך 16 בדצמבר 2017 ללא הסבר תודעתי מדויק. הטקסט המצ"ב נכתב כטיוטה ללא פירוט הבנות ,אלא תיעוד מידע ראשוני גולמי בלבד. אין לראות בו פוסט ככל הפוסטים .

 

מחשב מחשב חישובים ו

המחשבות הן תוצאה של חישובים

למידה עמוקה – המחשבים שלומדים תוך כדי תנועה

אלגוריתמים של למידה עמוקה בנויים בדומה לרשתות הנוירונים במוח האנושי, ומעניקים למחשבים את היכולת ללמוד על סמך דוגמאות, במקום להיות מתוכנתים לפי כללים ספציפיים ומוכתבים מראש

למידה עמוקה היא גישה המעניקה למחשבים את היכולת ללמוד על סמך דוגמאות, במקום להיות מתוכנתים לפי כללים ספציפיים ומוכתבים מראש. אלגוריתמים של למידה עמוקה שואבים השראה מרשתות הנוירונים במוח האנושי, ומאפשרים למערכת ללמוד ולהשתפר כל הזמן, ככל שמוזנים אליה יותר נתונים.

כש"כחול עמוק", מחשב של יבמ, ניצח את אלוף העולם בשחמט גארי קספרוב ב-1997, זה היה אמנם נראה חכם. אבל לא כלל טכנולוגיה של למידה – אלא אוסף של אינספור כללים שניסו לחזות את כל הצעדים האפשריים של האדם השני. מערכת של כללים מוכתבים מראש מתאימה מאוד למשחק שחמט, אבל היא לא מתאימה כדי ללמד מחשב לזהות הולך רגל. בשביל זה צריך אלגוריתם לומד ואלפי דוגמאות שהמחשב יכול לזהות את המבניות שבהן.

How Machines Learn

ללמוד מאיך שמחשבים לומדים

 

How Machines *Really* Learn

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.