Oamenii de stiinta de calculatoare vor sa faca roboti sa-si uite datele rele

$config[ads_kvadrat] not found

În premieră: Vin roboţii

În premieră: Vin roboţii
Anonim

Când datele "proaste" devin suficiente într-un sistem de învățare a mașinilor - așa a prezentat-o ​​Alan Greenspan atunci când discută despre modelele de calculatoare care nu au putut prezice recesiunea din 2008 - acele informații pot fi greu de distrus. Dar un nou concept, propus de oamenii de știință de la computer, Junfeng Yang și Yinzhi Cao, de la Universitatea Columbia și, respectiv, de la Universitatea Lehigh, aduce ideea de dezintoarcere la calculatoare. După cum scrie Cao și Yang în abstractul publicat pentru conferința IEEE Xplore din 2015, nu trebuie să mergeți până la patrat pentru a uita:

Pentru a uita un eșantion de date de antrenament, abordarea noastră actualizează pur și simplu un număr mic de sumare - asimptotic mai repede decât recalificarea de la zero. Abordarea noastră este generală, deoarece formularul de sumare este din învățarea statistică a interogărilor în care pot fi implementate mai mulți algoritmi de învățare a mașinilor. Abordarea noastră se aplică, de asemenea, tuturor etapelor de învățare a mașinilor, inclusiv selecția și modelarea caracteristicilor. Evaluarea noastră, pe patru sisteme de învățare diverse și volumul de muncă din lumea reală, arată că abordarea noastră este generală, eficientă, rapidă și ușor de utilizat.

Conceptul de învățare a mașinilor se bazează pe o fundație construită din movile și mormane de informații. Acest lucru poate fi util pentru a învăța roboții sau inteligențele artificiale să facă anumite conexiuni - cum ar fi dacă un individ dintr-o haină grele are un topor, el sau ea ar putea fi un pompier. Dar în aceste sesiuni de instruire ar putea apărea conexiuni eronate, bazate pe setul de date. Robotul tău ar putea crede că toți pompierii au barbă. Acest lucru, evident, este ceva la care vreți să aveți un computer unthink.

Cao și Yang au pus bazele acestei idei de decuplare a informațiilor robotice asupra conceptului de linie de date - datele nu se formează pe deplin în lume, dar au o istorie trasabilă, deoarece datele brute sunt prelucrate, notează Kurzweil A.I. Exploatarea acestei linii permite mașinilor să dezlănțuiască anumite părți ale datelor, fără a șterge complet educația.

$config[ads_kvadrat] not found