Сегодня мы продолжаем тему направленного обучения. Этот способ не требует больших данных, использует короткие выборки. Модет быть полезен для ниш, где больших данных просто нет. Теоретическая основа (одна теорема и четыре метода) проливает свет на феномен интеллекта в целом, когнитивной его части. Чтобы научить ребенка отличать кошечку от собачки не нужно миллионов примеров. Чат бот Робот Филя очень упрощенная модель обучаемого робота. Если Вы увидели в этом интерес, присоединяйтесь!
Здравствуйте. Я робот Филя. Могу беседовать на темы определенного круга.
На какие темы ты можешь беседовать?
Круг тем для обсуждения: эволюция человека — чем отличается от животных — искусственный интеллект, смена экономических формаций капитализм — коммунизм, пропаганда и фейки, религия, смысл жизни.
В продолжение темы управляемого обучения ищем единомышленников для испытаний этого способа машинного обучения: разработчиков, потенциальных заказчиков, инвесторов — кто готов потратить некоторое время на изучение и эксперименты.
Для обсуждения предлагается оригинальный способ машинного обучения. Предполагается способность обучатся на коротких, организованных выборках. Может быть актуально в областях, где нет больших данных.
Центральный вопрос:
При каких условиях конечное число примеров вход-выход позволяет однозначно восстановить программу?
