Învățarea automată pe tot parcursul vieții: Ediția a doua

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

Lifelong Machine Learning: Second Edition

Conținutul cărții:

Lifelong Machine Learning, ediția a doua este o introducere la o paradigmă avansată de învățare automată care învață continuu prin acumularea de cunoștințe anterioare pe care le utilizează apoi în învățarea și rezolvarea problemelor viitoare. În schimb, paradigma actuală dominantă de învățare automată învață în mod izolat: având în vedere un set de date de instruire, aceasta rulează un algoritm de învățare automată pe setul de date pentru a produce un model care este apoi utilizat în aplicația sa destinată.

Aceasta nu încearcă să rețină cunoștințele învățate și să le utilizeze în învățarea ulterioară. Spre deosebire de acest sistem izolat, oamenii învață eficient cu doar câteva exemple, tocmai pentru că învățarea noastră este foarte centrată pe cunoștințe: cunoștințele învățate în trecut ne ajută să învățăm lucruri noi cu puține date sau efort. Învățarea pe tot parcursul vieții urmărește să emuleze această capacitate, deoarece, fără ea, un sistem AI nu poate fi considerat cu adevărat inteligent.

Cercetarea în domeniul învățării pe tot parcursul vieții s-a dezvoltat semnificativ în perioada relativ scurtă de la publicarea primei ediții a acestei cărți.

Scopul acestei a doua ediții este de a extinde definiția învățării pe tot parcursul vieții, de a actualiza conținutul mai multor capitole și de a adăuga un nou capitol despre învățarea continuă în rețele neuronale profunde - care a fost cercetat în mod activ în ultimii doi sau trei ani. Câteva capitole au fost, de asemenea, reorganizate pentru a face fiecare dintre ele mai coerent pentru cititor.

În plus, autorii doresc să propună un cadru unificat pentru acest domeniu de cercetare. În prezent, există mai multe subiecte de cercetare în învățarea automată care sunt strâns legate de învățarea pe tot parcursul vieții - în special, învățarea multitask, învățarea prin transfer și metaînvățarea - deoarece acestea utilizează, de asemenea, ideea de partajare și transfer de cunoștințe. Această carte aduce toate aceste subiecte sub același acoperiș și discută asemănările și diferențele lor.

Scopul său este de a introduce această paradigmă emergentă de învățare automată și de a prezenta un studiu cuprinzător și o revizuire a rezultatelor importante ale cercetării și a celor mai recente idei din acest domeniu. Prin urmare, această carte este potrivită pentru studenți, cercetători și practicieni care sunt interesați de machine learning, data mining, procesarea limbajului natural sau recunoașterea modelelor. Profesorii pot utiliza cu ușurință cartea pentru cursuri în oricare dintre aceste domenii conexe.