Machine Learning & Deep Learning първи стъпки - част 2

 Накъде сега?
Разглеждайки стъпките, направени от началото на AI през 50-те до днес, можем да проследим очевидното нарастване на развитието и приложенията.

Още повече през последните десет години, отколкото в предходните 50 години. Все повече предприятия започнаха цифрова трансформация и преминават към автоматизирани процеси.

Ако вече сте се взели на сериозно, то тогава е време да хвърлите повече от един поглед на разработките на професор Yaser Abu-Mostafa 
"Learning From Data " 

https://work.caltech.edu/telecourse.html



Тук е момента да отбележа за една документация на проф. Yoshua Bengio
 Учебникът "Deep Learning" е ресурс, предназначен да помогне на студентите и практикуващите да влязат в областта на машинното обучение като цяло и по-специално в дълбокото обучение. Онлайн версията на книгата е завършена и е достъпна онлайн безплатно. 


http://www.deeplearningbook.org/




Доклади, документи, хартии, неможе всичките да ги тествате.

Да, знанието за Deep LearningA идва главно от документи, а скоростта, в която те се публикуват, е екстремистка в наши дни. Добра отправна точка е Reddit. Като се логнете се абонирайте се за /r/machinelearning и /r/deeplearning. 

ArxivSanity е добро място за проверяване на документи. Чудесен инструмент, най-вече за запазване на документи и по-ефективно намиране на други документи, които биха ви заинтересували.
Тук е момента да спомена за едно туитче на Андрей Карпати--Director of AI at Tesla, от миналата година. 

Andrej Karpathy‏Потвърден профил @karpathyОщеarxiv-sanity is now migrated & has new feature: sort by hype :p - shows papers that got most tweets over last 5 days http://arxiv-sanity.com/toptwtr 
15:46 ч. - 7.02.2017 г.

Вижте видеото

Един добър преглед на литературата ви дава добро усещане за това, как се развиват нещата.

(AI) Изкуственият интелект е като да преподавате на студент директно информацията, която искате да научат.

➔ Машинното разузнаване(Machine Learning) е като даване на студенти книга, от която да учат и обработват информацията сами.

➔ Процесът на дълбоко учене (Deep Learning) е същият като машинното обучение, като тук студента учи от проба-грешка, тоест става по разумен, както споменах в една друга статия. 

AI се използва при разработката на машини, които имитират човешки когнитивни способности, като решаване на проблеми и учене или други умения, които изискват езиково и речево и стратегическо мислене. Приложенията за AI позволяват на машините да изпълняват определени човешки задачи със същото ниво на квалификация или по-добре. И ерата на BIG DATA прави AI все по-решаващо.

С безкраен брой пунктове за данни и постоянно генериране на нови данни, скоро ще бъде невъзможно човешкият ум да пресее, сортира, анализира, оцени и стигне до логично заключение. 

За това прилагането на AI трябва да бъде оптимално и практично, що се касае до развитие на глобално ниво. 

Надявам се инфото да ви бъде от полза. 


Скоро ще има и част-3