Saturs
- Definīcija - ko nozīmē vērtību mācīšanās problēma?
- Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
- Techopedia izskaidro vērtību mācīšanās problēmu
Definīcija - ko nozīmē vērtību mācīšanās problēma?
Vērtību mācīšanās problēma ir īpašs pamatjautājums mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstībā, kas pievēršas atšķirībai starp cilvēkiem un datoriem un viņu domāšanas veidiem.
Īsumā, vērtību mācīšanās problēma ir balstīta uz to, cik grūti datoriem ir izdomāt, ko "vērtēt" (gan datu, gan politikas ziņā) un kā rīkoties mašīnmācīšanās tīklā, un kā programmētāji var optimizēt to, kā programma darbojas, lai atbilstu viņu sākotnējiem nodomiem, kad viņi to izveidoja.
Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
Techopedia izskaidro vērtību mācīšanās problēmu
Vērtību apguves problēmas atslēga ir tā, ka tā ir ārkārtīgi svarīga, lai programmētāji spētu izgatavot mašīnmācīšanās programmas, kas realizē paredzētās vērtības. Tomēr 22 nozveja ir tāda, ka vērtības nevar precīzi noteikt tādā veidā, kas kavē pašas programmas apguvi.
Cilvēki dažreiz runā par mašīnmācīšanās tehnoloģiju “konverģenci” kā veiksmīgu koncentrēšanos uz vērtību datiem, taču vērtību mācīšanās problēma savā ziņā ir nedaudz atšķirīga. Tā ideja, ka ir jābūt kaut kādam galvenajam veidam, kā parādīt vēlamo mašīnmācīšanās programmu, nevis tikai to jāparaksta, kas ir deterministisks ML paņēmiens.
Piemēram, ņemiet šo dokumentu par vērtību apguves problēmu, kas liek domāt, ka mašīnmācīšanās programmās varētu būt izejvielu krājums, kas parāda cilvēku pozitīvas reakcijas uz stimuliem. Izlasot šāda veida adreses, kas vērstas uz vērtību apguves problēmu, kļūst skaidrs, ka mašīnmācībā ir liela nepilnība, kuru nav viegli novērst - būtībā - kā cilvēki rada mašīnas, kas patiešām domā kā cilvēki? Vēl viens veids, kā to izskaidrot, ir tas, ka vērtību apguves problēma galvenokārt rodas no tā, kā mēs domājam kā cilvēki un kā mūsu domas ne vienmēr balstās uz rote ievadi.
Datoriem, kas modelē mūsu intuīciju, instinktu, sociālās vēlmes un dziļākās ētiskās vērtības, ir liela kārtība, pat ja datori var iemācīties spēlēt šahu cilvēciskā veidā vai pārspēt mūs sarežģītu matemātikas problēmu risināšanā. Speciālisti var gaidīt, ka vērtību apguves programmai arī turpmāk būs galvenā loma mašīnmācīšanās tehnoloģiju attīstībā.