«comparison» etiketlenmiş sorular

Bu iki terimin, özellikle bilgisayar bilimleri ve yazılım mühendisliğindeki uygulamalarıyla ilişkili olduğu görülmektedir. Biri bir başkasının alt kümesi mi? Biri, diğeri için bir sistem oluşturmak için kullanılan bir araç mı? Farkları nelerdir ve neden önemlidir?

74 machine-learning  terminology  comparison 

Ben güçlü AI ve zayıf AI kullanılan terimlerini duydum. Bu iyi tanımlanmış terimler mi, öznel terimler mi? Genel olarak nasıl tanımlanırlar?

40 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

R öğretildiğimiz 1 yıllık bir Data Science master programı bitirdim. Python'un daha popüler olduğunu ve AI'da daha büyük bir topluluğa sahip olduğunu buldum. Benim pozisyonumdaki birinin Python'a geçiş yapması değerli mi ve eğer öyleyse, neden? Python'un R'de mevcut olmayan oyun değiştirme özellikleri var mı, yoksa sadece bir topluluk meselesi mi?

31 python  comparison  r 

Modelsiz ve model tabanlı pekiştirici öğrenme arasındaki fark nedir? Bana öyle geliyor ki, deneme-yanılma yoluyla öğrenen herhangi bir model içermeyen öğrenen, model tabanlı olarak yeniden değerlendirilebilir. Bu durumda, mankensiz öğrenciler ne zaman uygun olur?

28 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

"Derin" sıfatlara sahip bir sinir ağı aslında diğer benzer ağlardan nasıl ayırt edilir?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Anladığım kadarıyla, Q-öğrenme ve politika gradyanları (PG), RL problemlerini çözmek için kullanılan iki ana yaklaşımdır. Q-learning, belirli bir durumda yapılan belirli bir eylemin ödülünü tahmin etmeyi amaçlarken, politika gradyanları doğrudan eylemin kendisini tahmin eder. Bununla birlikte, her iki yaklaşım da benim için aynı görünmektedir, yani bir eylem için maksimum ödülü …

21 reinforcement-learning  q-learning  policy-gradients  comparison 

Bu, yapay zeka için kapalı bir betadan geliyor ve bu soru 47 numaralı kullanıcı tarafından gönderiliyor. Wikipedia'ya göre , Boltzmann makineleri Hopfield ağlarının stokastik, üretken muadili olarak görülebilir. Her ikisi de bit kalıplarını öğrenmek için eğitilebilen tekrarlayan sinir ağlarıdır. Daha sonra kısmi bir desenle sunulduğunda, ağ tam tam deseni alır. …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

Birisi bana makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farkı açıklayabilir mi? Makine öğrenmesini bilmeden derin öğrenmeyi öğrenmek mümkün müdür?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

Örneğin, e-postaları spam olarak sınıflandırmak için - zaman / doğruluk açısından - başka bir makine öğrenimi algoritması yerine derin öğrenme (mümkünse) uygulamak faydalı mıdır? Derin öğrenme, saf Bayes gibi diğer makine öğrenme algoritmalarını gereksiz kılacak mı?

15 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison 

NASA bilim adamı Rick Briggs'e göre Sanskrit, AI için en iyi dil. Sanskritçenin ne kadar yararlı olduğunu bilmek istiyorum. Diğer dillerdeki sorun nedir? AI programlamada gerçekten Sanskrit kullanıyorlar mı yoksa yapacaklar mı? Bir AI programının hangi kısmı böyle bir dil gerektirir?

14 comparison  programming-languages  nasa 

AlphaGo Zero , öncekilere kıyasla çeşitli iyileştirmeler içeriyor. Alpha Go Zero'nun mimari detayları bu hile sayfasında görülebilir . Bu geliştirmelerden biri, hareket olasılıklarını ve durum değerini aynı anda hesaplayan tek bir sinir ağı kullanırken, daha eski sürümlerde iki ayrı sinir ağı kullanılmıştır. Birleştirilmiş sinir ağının makaleye göre daha verimli olduğu …

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency 

1950'lerde, "Yapay Zeka" nın hızla insanlarla satranç kazanmak için kendi kendine bilinçli ve akıllı hale geleceğine dair yaygın inançlar vardı. Çeşitli insanlar, örneğin 10 yıllık bir zaman dilimi önerdi (Olazaran'ın "Perceptron Tartışmasının Resmi Tarihi" ya da 2001: Space Odyssey diyelim). Satranç gibi oyunlarda ustalaşan programların tasarlanmasının, yalnızca programlandıkları gibi oyunlara …

10 comparison  agi  history  weak-ai