Рубрика «машинное обучение» - 258

Из предыдущих статей цикла мы уже познакомились с основными терминами машинного обучения и классическими задачами. Настало время разобрать методы решения одной из них — задачи классификации. Сегодня мы разберем метод ближайших соседей.

Конечно, мы помним, что задача классификации формулируется следующим образом:

Нам дано некоторое множество объектов X и конечное множество номеров классов Y. Определено отображение ƒ*:X→Y. Причем известно, что некоторым элементам x∈X соответствуют некие классы из множества C. Задача классификации заключается в нахождении функции ƒ, аппроксимирующей ƒ* на всех элементах из X.

Читать полностью »

Кратчайшая история искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, как научная область активно развивается с начала XIX века. Наибольшая активность в области происходила в 60-х и 70-х годах. В то время казалось, что ИИ это близкое будущее, что, в общем, не удивительно, т.к направление прогрессировало невероятно быстро. Компьютеры все чаще обыгрывали лучших шахматистов, а на исследования в области ИИ выделялись огромные деньги. Однако, к 1973 году стало понятно, что не все так хорошо, как кажется. В этом году был опубликован так называемый отчет Лайтхилла — документ «Искусственный интеллект: Общий обзор», дающий крайне пессимистические прогнозы для основных направлений отрасли. Документ предвещал наступление т.н. «зимы искусственного интеллекта».

Основными причинами «Зимы ИИ» стали:

1. Проблема комбинаторного взрыва (Резкий рост временной сложности алгоритма при увеличении размера входных данных).
2. Низкая производительность компьютеров (Более высокая производительность могла бы частично решить первую проблему).
3. Проблема представлений знаний «здравого мысла» (Например, задача формализации процесса распознавания речи человеком не решена до сих пор).
4. Парадокс Моравеца (Для компьютера многие задачи, очевидные с человеческой точки зрения, становятся сложными и наоборот).

Однако, уже имеющиеся достижения в области искусственного интеллекта не могли просто пропасть или заморозиться в ожидании лучших времен. Потеря перспективности ИИ положила начало развитию многих смежных областей, таких, как машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественных языков и т.д.

К своему удивлению, я не обнаружил на хабре статей по машинному обучению. Поэтому, в данном цикле статей я постараюсь исправить это недоразумение.
Читать полностью »