Обобщающие способности алгоритмов машинного обучения

🔥 @ai_machinelearning_big_data - мой авторский телеграм канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению, разбор кода и лучшие уроки для вас, подписывайтесь!

Инвариантность лежит в основе теории обобщающей способности алгоритмов машинного обучения (ТОСАМО). Проблема отсутствия инвариантности в слабом искусственном интеллекте впервые была поднята Марвином Минским, пионером в области ИИ и основателем первой лаборатории искусственного интеллекта.

Алгоритмы слабого ИИ традиционно ищут гиперплоскости, чтобы разделить классы объектов и выявить их отличия.

Однако инвариантность предлагает другой подход: вместо разделения классов она объединяет их через общий признак. Основная идея ТОСАМО состоит в том, чтобы не акцентироваться на различиях между объектами, а наоборот, находить общее, объединяющее их. Всё, что не входит в эту общую категорию, становится несущественным и может быть исключено из задачи классификации

Видео Обобщающие способности алгоритмов машинного обучения канала Обучающие ресурсы для айти, гайды, разбор кода.