Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски
- Категория: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература
- Автор: Терренс Дж. Сейновски
- Страниц: 83
- Добавлено: 2024-01-12 16:11:27
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски» бесплатно полную версию:Масштабный труд одного из ведущих мировых ученых в области исследования искусственного интеллекта Терренса Сейновски проведет читателя по всем ключевым вехам в развитии этой технологии. Работа Сейновски охватывает промежуток в 60 лет, за которые машинное обучение шагнуло из теоретических исследований в прикладную науку. Являясь ученым-нейробиологом и заведующим лабораторией Вычислительной нейробиологии в Институте Солка (США), а также профессором в Калифорнийском Университете в Сан-Диего, автор начинал исследования нейросетей еще в 80-е годы, до "революции" глубокого обучения, выдвинувшей искусственный интеллект в ранг самых перспективных технологий современности. Сегодня профессор Сейновски остается одним из наиболее востребованным мировых специалистов в сфере ИИ - он автор самого популярного курса по машинному обучению на Coursera, член Национальной Академии Наук США и лауреат многих престижных премий за достижения в области нейробиологии.
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски читать онлайн бесплатно
Терренс Сейновски
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Terrence J. Sejnowski
The Deep Learning Revolution
© 2018 Massachusetts Institute of Technology
© Райтман М. А., перевод на русский язык, 2019
© Сазанова Е. В., перевод на русский язык, 2021
Развитие машинного обучения
Не так давно считалось, что компьютерная оптическая система не способна сравниться со зрением даже годовалого ребенка. Сейчас это утверждение уже неверно, и компьютеры могут распознавать объекты на изображении так же хорошо, как и человек, а машины на автопилоте едут аккуратнее, чем шестнадцатилетний подросток. Более того, компьютерам никто не говорил, как смотреть или водить, – они научились на собственном опыте, следуя тем же путем, что и природа на протяжении миллионов лет. Их успехи подпитывает огромный объем данных – нового топлива современного мира. Из потока необработанных данных обучающие алгоритмы извлекают информацию. Информация превращается в знание. Знание, в свою очередь, лежит в основе понимания, а понимание порождает мудрость. Это долгий путь, который требует времени. Добро пожаловать в дивный новый мир глубокого обучения![6]
Глубокое обучение – ветвь машинного обучения, основанного на математике, информатике и нейробиологии. Глубокие
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.