Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Здесь есть возможность читать онлайн «Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2014, ISBN: 2014, Издательство: Де Агостини, Жанр: Математика, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Уже несколько десятилетий тема искусственного интеллекта занимает умы математиков и людей, далеких от науки. Ждать ли нам в ближайшем будущем появления говорящих машин и автономных разумных систем, или робот еще не скоро сравнится с человеком? Что такое искусственный интеллект и возможно ли в лабораторных условиях создать живой разумный организм? Ответы на эти и многие другие вопросы читатель узнает из данной книги. Добро пожаловать в удивительный мир искусственного интеллекта, где математика, вычисления и философия идут рука об руку.

Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Логично, что ее значение будет одинаковым для всех или почти всех избирателей, следовательно, эта переменная не имеет никакой ценности.

Чаще всего используется такой метод отбора характеристик, как метод главных компонент. Его цель — определение проекции, в которой вариация данных будет наибольшей. В примере, представленном на следующем рисунке, две стрелки указывают две главные компоненты с максимальной вариацией в облаке точек. Максимальная вариация указана более длинной стрелкой. Если мы хотим снизить размерность данных, то две переменные, откладываемые на осях абсцисс и ординат, можно заменить новой переменной — проекцией выборок на компоненту, указываемую длинной стрелкой.

На этом графике стрелки указывают направления в которых вариация данных будет - фото 60

На этом графике стрелки указывают направления, в которых вариация данных будет наибольшей.

* * *

А ЭТО КТО? РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ

Многие современные фотоаппараты способны во время съемки распознавать лица. Например, цифровые фотоаппараты часто содержат функцию, позволяющую определить число лиц на фотографии и автоматически настроить параметры съемки так, чтобы все лица оказались в фокусе.

Социальная сеть Facebook также использует функцию распознавания лиц, способную определять людей на фотографиях, загружаемых пользователем. Как же действуют подобные функции?

Большинство функций распознавания лиц основаны на методе главных компонент - фото 61

Большинство функций распознавания лиц основаны на методе главных компонент. Сначала проводится обучение системы на множестве изображений различных лиц. В ходе обучения система определяет главные компоненты в результате анализа нескольких фотографий одного лица и множества фотографий всех лиц. В действительности система всего лишь запоминает наиболее характерные черты лица каждого человека, чтобы потом распознать его.

Таким образом, для нового изображения система извлекает информацию о главных компонентах и сравнивает ее с информацией о компонентах, полученной в ходе обучения. В зависимости от процента совпадения система способна определить, какая часть тела изображена на фотографии, лицо или нога, и даже распознать, какому человеку принадлежит это лицо.

* * *

Метод главных компонент заключается в поиске линейного преобразования, позволяющего получить новую систему координат для исходного множества выборок.

В этой системе координат первая главная компонента будет отражать наибольшую вариацию, вторая — следующую по величине вариацию и так далее. Число компонент может быть любым. Одно из преимуществ этого метода заключается в том, что на промежуточных этапах поиска компонент с наибольшей вариацией можно определить, какую часть вариации переменных объясняет каждая компонента. К примеру, первая главная компонента может объяснить 75 % вариации, вторая — 10 %, третья — 1 % и так далее. Так можно уменьшить размерность множества данных и при этом гарантировать, что новые измерения, которые придут на смену исходным, будут объяснять минимум вариации данных. Рекомендуется, чтобы вариация, в сумме описываемая выделенными компонентами, составляла около 80 %.

Несмотря на все преимущества и относительную простоту метода главных компонент (сегодня этот метод входит в стандартную поставку всех пакетов статистических программ), по мере увеличения числа измерений в модели сложность расчетов возрастает, и вычисления могут оказаться непосильными. В подобных случаях используются два других метода отбора характеристик: жадный прямой отбор ( greedy forward selection ) и жадное обратное исключение ( greedy backward elimination ). Оба этих метода обладают серьезными недостатками: они требуют выполнения огромного объема расчетов, при этом вероятность выбора наиболее подходящих характеристик невысока. Однако основная идея этих методов и ее реализация просты, а объем необходимых вычислений для большого числа измерений все же не так высок, как при использовании метода главных компонент. Это объясняет, почему жадный прямой отбор и жадное обратное исключение стали так популярны среди специалистов по интеллектуальному анализу данных.

* * *

ЖАДНЫЕ АЛГОРИТМЫ

Жадные алгоритмы — разновидность алгоритмов, в которых для определения следующего действия (при решении задач планирования, поиска или обучения) всегда выбирается вариант, ведущий к максимальному увеличению некоего градиента в краткосрочной перспективе.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Искусственный Интеллект RT - Заповедник мертвецов
Искусственный Интеллект RT
Отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи»

Обсуждение, отзывы о книге «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x