La respuesta a esta pregunta realmente depende, pero sigue siendo optimista.
Para responder a esta pregunta, primero tenemos que saber cómo el aprendizaje automático predice una cosa.
Hasta este momento, las técnicas de aprendizaje automático en su mayoría, realizan predicciones de acuerdo con las reglas que existen en el tema analizado. Con esto en mente, si los ritmos se repiten, por ejemplo, entonces la predicción dada por el aprendizaje automático puede estar muy cerca de la pieza de piano real. En otro ejemplo, incluso si no hay repeticiones, si existe una tendencia lineal o no lineal obvia o incluso latente en la pieza para piano, aún es posible predecirla. En este caso, es solo un escenario ingenuo.
- ¿Cuáles son algunos libros sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial para un laico?
- ¿Cuál es el mejor instituto para aprender Python en Hyderabad?
- ¿Es la inteligencia humana reducible al aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son algunos hechos desconocidos sobre Cortana?
- ¿Cuál es la principal diferencia entre una red neuronal y una red neuronal artificial?
Por supuesto, tenemos que considerar al menos dos cosas: 1) la complejidad de las piezas para piano, y 2) la dificultad para obtener información previa que pueda medir la “dificultad”. Para medir la ‘dificultad’, podemos considerar muchos más factores, como el ritmo, el estrés, la precisión y la precisión de las pulsaciones de teclas, etc.
Luego, en matemáticas, lo que el aprendizaje automático puede predecir es encontrar una relación de mapeo entre las muestras de “dificultad” unidimensionales y los “factores” multidimensionales. La solución puede existir o no, dependiendo de la dificultad del problema, como la condición de la ecuación, que es crucial.
Hasta donde puedo ver, teóricamente, creo que es bastante posible predecir la dificultad, sobre la base de la recopilación y organización profesional de datos.
PD: como ser humano, el éxito de explorar cosas desconocidas ha dependido en gran medida de la sofisticación de nuestra medición. En muchos casos, no podemos encontrar la verdad, no debido a la limitación de las metodologías, sino a la falta de herramientas eficientes y precisas para medir. Y volviendo a la pregunta, tenemos suficientes razones para creer que la recopilación integral de análisis de datos es la clave de la predicción de la clave. Y al menos, se podría obtener una predicción aproximada, en la práctica, para propósitos subordinados y de asistencia.
