Запитання з тегом «comparison»

Ці два терміни, здається, пов'язані між собою, особливо в їх застосуванні в галузі інформатики та інженерії програмного забезпечення. Чи є одна підмножина іншої? Чи використовується один інструмент для побудови системи для іншого? Які їх відмінності і чому вони значні?

74 machine-learning  terminology  comparison 

Я чув терміни сильний AI і слабкий AI, що використовується. Це чітко визначені терміни чи суб'єктивні? Як вони загалом визначаються?

40 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

Я щойно закінчив однорічну магістерську програму Data Science, де нас навчали Р. Я виявив, що Python є більш популярним і має більшу спільноту в ШІ. Чи варто, щоб хтось із мого становища перейшов на Python і якщо так, то чому? Чи є у python якісь функції, що змінюють ігри, недоступні …

31 python  comparison  r 

Яка різниця між навчанням підкріплення без моделей та моделей? Мені здається, що будь-який навчається без моделей, який навчається шляхом спроб та помилок, може бути переосмислений як модельний. У такому випадку, коли б учні, що не мають моделей, були доречними?

29 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

Як нейронна мережа з прикметником "глибокий" насправді відрізняється від інших подібних мереж?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Наскільки я розумію, Q-навчання та градієнти політики (PG) - це два основні підходи, що використовуються для вирішення проблем RL. У той час як Q-навчання має на меті передбачити винагороду за певну дію, здійснену в певному стані, градієнти політики безпосередньо передбачають саму дію. Однак обидва підходи здаються мені однаковими, тобто прогнозування …

21 reinforcement-learning  q-learning  policy-gradients  comparison 

Це із закритої бета-версії для AI, з цим питанням розміщується номер користувача 47. Усі кредити їм. За даними Вікіпедії , Машини Больцмана можна розглядати як стохастичний, генеративний аналог сіток Hopfield. Обидва - це періодичні нейронні мережі, які можна навчити вивчати бітові структури. Тоді при поданні з частковим малюнком мережа отримає …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

Чи може хтось пояснити мені різницю між машинним та глибоким навчанням? Чи можна навчитися глибокому навчанню, не знаючи машинного навчання?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

Наприклад, для класифікації електронних листів як спаму, чи варто - з точки зору часу / точності - застосовувати глибоке навчання (якщо можливо) замість іншого алгоритму машинного навчання? Чи глибоке навчання зробить інші алгоритми машинного навчання, як наївний Байєс, непотрібними?

15 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison 

За словами вченого NASA Ріка Бріггса, санскрит - найкраща мова для ШІ. Хочу знати, наскільки санскрит корисний. У чому проблема з іншими мовами? Вони справді використовують санскрит в програмуванні AI чи збираються це робити? Яка частина програми AI вимагає такої мови?

14 comparison  programming-languages  nasa 

AlphaGo Zero містить декілька вдосконалень порівняно з попередниками. Архітектурні деталі Alpha Go Zero можна побачити на цій шпаргалці . Одним з таких удосконалень є використання єдиної нейронної мережі, яка одночасно обчислює ймовірності переміщення та значення стану, тоді як у старих версіях використовуються дві окремі нейронні мережі. Було показано, що об'єднана …

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency 

У 50-х роках минулого століття існували повір'я, що "Штучний інтелект" швидко стане як самосвідомим, так і розумним, щоб виграти шахи з людьми. Різні люди пропонували часові рамки, наприклад, 10 років (див. "Офіційну історію суперечки Перцепрона" Олазарана, або скажімо, 2001: Космічна Одісея). Коли з'ясувалося, що розробка програм, які опановують ігри, такі …

10 comparison  agi  history  weak-ai