El aprendizaje adaptativo como modelo de enseñanza y educación se basa en el concepto de aprendizaje mediado por computadora. Ha ganado inmensa prominencia en las últimas décadas con un énfasis en la difusión del conocimiento a gran escala. Incorpora conceptos de varias disciplinas como informática, educación, inteligencia artificial, etc. Algunos de los temas importantes discutidos aquí son la gestión del conocimiento, el software y los sistemas distribuidos, las aplicaciones de Internet, la visualización, etc. Este libro está destinado a proporcionar conocimientos innovadores a los estudiantes. y profesionales comprometidos en este campo.
Impulsar es un enfoque del aprendizaje automático basado en la idea de crear un predictor altamente preciso combinando muchas “reglas generales” débiles e inexactas. Una teoría notablemente rica ha evolucionado en torno al impulso, con conexiones a una variedad de temas, que incluyen estadísticas, teoría de juegos, optimización convexa y geometría de la información. Los algoritmos de refuerzo también han tenido éxito práctico en campos como la biología, la visión y el procesamiento del habla. En varios momentos de su historia, el impulso ha sido percibido como misterioso, controvertido e incluso paradójico. Este libro, escrito por los inventores del método, reúne, organiza, simplifica y extiende sustancialmente dos décadas de investigación sobre el impulso, presentando ambas teorías. y aplicaciones de una manera accesible para lectores de diversos orígenes, al tiempo que proporciona una referencia autorizada para investigadores avanzados. Con su tratamiento introductorio de todo el material y su inclusión de ejercicios en cada capítulo, el libro también es apropiado para el uso del curso. El libro comienza con una introducción general a los algoritmos de aprendizaje automático y su análisis; luego explora la teoría central del impulso, especialmente su capacidad de generalizar; examina algunos de los innumerables puntos de vista teóricos que ayudan a explicar y comprender el impulso; proporciona extensiones prácticas de impulso para problemas de aprendizaje más complejos; y finalmente presenta una serie de temas teóricos avanzados. Se ofrecen numerosas aplicaciones e ilustraciones prácticas en todas partes.
- ¿Cuánto tiempo pasa hasta que los trabajos de prueba de software se automatizan con la ayuda de Machine Learning y AI?
- ¿Continuará la sensibilidad humana después de la IA en un estado no orgánico con un intercambio de conocimiento perfecto, sin individualidad y solo una sensibilidad única?
- ¿Cuál es la mejor manera de obtener experiencia con el aprendizaje automático y la ciencia de datos?
- Cómo programar un robot que pueda entender su entorno
- ¿Cuál es una explicación intuitiva para los parámetros de la red neuronal?
