No soy un experto en IA. Solo un estudiante haciendo mi BE.
- Elija sabiamente : una de las cosas más engañosas sobre el algoritmo de redes neuronales es que tendemos a pensar que cuanto más cantidad de capas ocultas elijamos para el modelo, o mayor sea la complejidad del algoritmo, más eficiente será al aprender una función. Debemos recordar que aunque las redes neuronales en general son de propósito general, debemos elegir el esquema de red neuronal en función del problema que se supone que debe resolver.
- El algoritmo de red neuronal aún no es perfecto: si fuera perfecto, veríamos robots caminando en nuestro vecindario. Hay muchas formas en que puede maximizar su eficiencia para fines específicos, pero aún no tenemos un algoritmo de propósito general.
- Intente hasta que deje de fallar: esto no solo es válido para los humanos, sino también para los algoritmos de aprendizaje. Un algoritmo de aprendizaje tiene un conjunto de valores que determina el comportamiento del sistema. Al alterarlos, podemos alterar el comportamiento del sistema. Y al hacerlo, podemos seguir cambiando el estado del sistema hasta que llegue a un punto en el que la solución que brinda probablemente sea la correcta.
Todos estos son algunos de los puntos que creo que todos los que comienzan con la programación de IA deberían saber. Utilizamos métodos estadísticos y métodos probabilísticos para calcular el resultado de los eventos y predecir el futuro con una buena precisión. Lo mismo se hace en estos algoritmos. Fascinantemente, la mayoría de estos algoritmos tienden a imitar sistemas biológicos (obvio por el nombre de Redes Neurales). Algoritmos como el algoritmo genético, use el algoritmo evolutivo para desarrollar una buena solución.
Lo que dije en esta respuesta no es suficiente. Agregue más puntos, especialmente si cree que es bastante importante que un principiante (como yo) lo sepa.
- ¿Qué pasaría con el dinero y la economía si en el futuro los robots y la Inteligencia Artificial vuelven obsoletos la mayoría (si no todos) los trabajos?
- ¿Qué es la inteligencia neuronal?
- ¿Qué tan bien las redes neuronales reconocen imágenes incompletas (por ejemplo, una manzana que está parcialmente cortada)?
- ¿Podemos entrenar una red neuronal para comprender / interpretar otra red neuronal?
- ¿Cuáles son algunos problemas interesantes que se pueden resolver utilizando redes multineurales?
