Élethosszig tartó gépi tanulás: Második kiadás

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 4 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Lifelong Machine Learning: Second Edition

Könyv tartalma:

Az Élethosszig tartó gépi tanulás, második kiadás egy olyan fejlett gépi tanulási paradigmába vezet be, amely folyamatosan tanul a múltbeli tudás felhalmozásával, amelyet aztán a jövőbeli tanulás és problémamegoldás során használ fel. Ezzel szemben a jelenlegi uralkodó gépi tanulási paradigma elszigetelten tanul: egy képzési adathalmazzal szemben egy gépi tanulási algoritmust futtat le az adathalmazon, hogy létrehozzon egy modellt, amelyet aztán a tervezett alkalmazásban használ.

Nem tesz kísérletet arra, hogy a megtanult tudást megőrizze és a későbbi tanulás során felhasználja. Ezzel az elszigetelt rendszerrel ellentétben az emberek hatékonyan tanulnak kevés példával, pontosan azért, mert a tanulásunk nagyon tudásvezérelt: a múltban megtanult tudás segít nekünk új dolgokat megtanulni kevés adat vagy erőfeszítés segítségével. Az élethosszig tartó tanulás célja ennek a képességnek az utánzása, mert e nélkül egy mesterséges intelligencia rendszer nem tekinthető igazán intelligensnek.

Az egész életen át tartó tanulással kapcsolatos kutatások jelentősen fejlődtek a könyv első kiadásának megjelenése óta eltelt viszonylag rövid idő alatt.

E második kiadás célja az élethosszig tartó tanulás definíciójának kibővítése, több fejezet tartalmának frissítése, valamint egy új fejezet hozzáadása a mély neurális hálózatok folyamatos tanulásáról - amelyet az elmúlt két-három évben aktívan kutattak. Néhány fejezetet át is szerveztünk, hogy az olvasó számára koherensebbé tegyük az egyes fejezeteket.

A szerzők továbbá egységes keretet kívánnak javasolni a kutatási terület számára. Jelenleg a gépi tanulásnak számos olyan kutatási témája van, amely szorosan kapcsolódik az élethosszig tartó tanuláshoz - leginkább a többfeladatos tanulás, a transzfer tanulás és a meta-tanulás -, mivel ezek is a tudásmegosztás és -átadás gondolatát alkalmazzák. Ez a könyv mindezeket a témákat egy tető alá hozza, és tárgyalja hasonlóságaikat és különbségeiket.

Célja, hogy bemutassa ezt a feltörekvő gépi tanulási paradigmát, és átfogó áttekintést és áttekintést adjon a terület fontos kutatási eredményeiről és legújabb ötleteiről. A könyv így alkalmas a gépi tanulás, az adatbányászat, a természetes nyelvfeldolgozás vagy a mintafelismerés iránt érdeklődő hallgatók, kutatók és gyakorlati szakemberek számára. Az előadók könnyen felhasználhatják a könyvet az említett kapcsolódó területek bármelyikének kurzusain.