Q:
Làm thế nào "thuật toán tổng thể" thay đổi thế giới máy học?
A:Một ý tưởng gọi là "thuật toán tổng thể" có ảnh hưởng đến cách chúng ta xem học máy và trí tuệ nhân tạo hoạt động.
Ý tưởng này được cho là phổ biến bởi Pedro Sebastos, giáo sư tại Đại học Washington, người đã dựa trên thuật toán tổng thể về năm loại nguyên lý học máy và trí tuệ nhân tạo khác nhau: biểu tượng, kết nối, tiến hóa, lý thuyết Bayes và tương tự.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Ý tưởng là bằng cách thống nhất các nguyên tắc này và tạo ra một thuật toán hoạt động trên các kênh, về cơ bản bạn có thể nâng cao những gì máy học có thể làm. Điều này có liên quan đến ý tưởng về các mạng học sâu liên quan đến các quá trình học máy.
Một trong những khía cạnh của thuật toán tổng thể là nó hoạt động trên các kênh. Một số chuyên gia giải thích điều này là ý tưởng rằng các thuật toán có thể vượt qua các nền tảng độc quyền cho họ biết nhiều hơn về người tiêu dùng. Ví dụ, một trong những khía cạnh phổ biến của thuật toán chính là nó sẽ hoạt động với các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook và các môi trường khác như công cụ Google, để đạt được hình thức giám sát kỹ thuật số toàn diện hơn và mối quan hệ sâu sắc hơn với người dùng hoặc chủ đề.
Thuật toán tổng thể đã giành được nhiều sự chú ý từ các nhà lãnh đạo công nghệ như Bill Gates và các nhà lãnh đạo thế giới như Tập Cận Bình - nó trở thành một cách thú vị và phổ biến để mô tả các khái niệm như học tiếng Heb, học máy có giám sát và không giám sát, hậu cần Bayes và hơn thế nữa.
Một số ý nghĩa thay thế của "thuật toán chính" đề cập đến những nỗ lực khác nhằm tạo ra các thuật toán toàn diện, sẽ làm nhiều hơn để bắt chước hành vi của con người và nhận thức - ví dụ, ý tưởng về sự lan truyền ngược được tiến bộ bởi Geoff Hinton và những người khác. Tuy nhiên, ý tưởng thuật toán tổng thể được đặt ra theo lý thuyết của Pedro Sebastos là ví dụ phổ biến nhất về cách thuật toán chính được sử dụng trong ngành công nghệ. Cho dù đó là kết hợp các nguyên tắc, phương thức, nền tảng hoặc các loại công việc nhận thức, thuật toán chính thúc đẩy ý tưởng rằng bạn có thể trộn và trộn các loại công cụ khác nhau thành một ứng dụng mạnh mẽ hơn và có khả năng hơn về học máy và trí tuệ nhân tạo.
