Video: Media Pembelajaran Matematika - SPECIAL ANGLE (SUDUT ISTIMEWA) 2024
Sesetengah laman web dalam talian akan mempercayai bahawa statistik dan pembelajaran mesin adalah dua teknologi yang berbeza. Sebagai contoh, apabila anda membaca Perangkaan vs. Pembelajaran Mesin, perjuangan!, anda mendapat idea bahawa kedua-dua teknologi itu bukan sahaja berbeza, tetapi juga bermusuhan dengan satu sama lain. Hakikatnya statistik dan pembelajaran mesin mempunyai banyak persamaan dan statistik itu mewakili salah satu daripada lima suku (sekolah pemikiran) yang menjadikan pembelajaran mesin layak. Lima suku itu
- Symbolists: Asal dari suku ini adalah logik dan falsafah. Kumpulan ini bergantung kepada potongan songsang untuk menyelesaikan masalah.
- Connectionists: Asal dari suku ini adalah dalam neurosains. Kumpulan ini bergantung pada backpropagation untuk menyelesaikan masalah.
- Evolusi: Asal dari suku ini adalah dalam biologi evolusi. Kumpulan ini bergantung pada pengaturcaraan genetik untuk menyelesaikan masalah.
- Bayesians: Ini berasal dari suku ini dalam statistik. Kumpulan ini bergantung pada kesimpulan probabilistik untuk menyelesaikan masalah.
- Analogizer: Asal dari suku ini adalah dalam psikologi. Kumpulan ini bergantung pada mesin kernel untuk menyelesaikan masalah.
Matlamat utama pembelajaran mesin adalah untuk menggabungkan teknologi dan strategi yang dipeluk oleh lima suku untuk membuat algoritma tunggal (algoritma tuan) yang boleh belajar apa-apa. Sudah tentu, mencapai matlamat itu adalah jauh. Walau bagaimanapun, ahli sains seperti Pedro Domingos kini sedang berusaha ke arah matlamat itu.
Menggunakan strategi suku Bayesian, anda menyelesaikan kebanyakan masalah menggunakan beberapa analisis statistik. Anda melihat strategi yang diterima oleh suku-suku lain yang diterangkan, tetapi sebab utama yang anda mulakan dengan statistik ialah teknologi sudah mapan dan difahami. Sebenarnya, banyak elemen statistik lebih layak sebagai kejuruteraan (di mana teori dilaksanakan) daripada sains (di mana teori dicipta). Memahami peranan algoritma dalam pembelajaran mesin adalah penting untuk menentukan bagaimana pembelajaran mesin berfungsi.
