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"나쁜"데이터가 기계 학습 시스템에 빨려 들어갈 때 - 알란 그린스펀이 2008 년 경기 침체를 예측하지 못했던 컴퓨터 모델에 대해 이야기 할 때 그 정보를 사용하면 정보를 제거하기가 어려울 수 있습니다. 그러나 Columbia University와 Lehigh University의 컴퓨터 과학자 인 Junfeng Yang과 Yinzhi Cao가 제안한 새로운 개념은 컴퓨터를 사용하지 않는 아이디어를 가져온다. Cao와 Yang이 2015 IEEE Xplore 컨퍼런스에 게시 된 초록에서 글을 쓰면서 잊어 버릴 수있는 모든 것을 제자리로 되돌릴 필요는 없습니다.
훈련 데이터 샘플을 잊어 버리기 위해 우리의 접근법은 처음부터 재교육하는 것보다 빠르게 소량의 합계를 업데이트합니다. 합산 형태는 많은 기계 학습 알고리즘을 구현할 수있는 통계적 질의 학습에서 나온 것이기 때문에 우리의 접근 방식은 일반적입니다. 우리의 접근 방식은 기능 선택과 모델링을 포함한 기계 학습의 모든 단계에도 적용됩니다. 네 가지 다양한 학습 시스템 및 실제 작업 부하에 대한 우리의 평가는 우리의 접근 방식이 일반적이며 효과적이며 빠르며 사용하기 쉽다는 것을 보여줍니다.
기계 학습의 개념은 토루와 많은 토성으로 만들어진 기초 위에 놓여 있습니다. 그것은 무거운 외투에있는 개인이 도끼를 휘두르는 경우, 그 또는 그녀가 소방관일지도 모른 지와 같이 특정 연결을 만들기 위하여 로봇 또는 인공 지능을 가르치는 것이 도움이 될 수있다. 그러나 이러한 교육 세션에서 데이터 세트를 기반으로 잘못된 연결이 발생할 수 있습니다. 로봇은 모든 소방관이 턱수염을 가지고 있다고 생각할 수 있습니다. 이것은 분명히 컴퓨터가 원하는 것입니다. 생각하지 않다.
Cao와 Yang은 데이터 계통의 개념에 대한 로봇의 정보 연결 해제라는 아이디어를 기반으로합니다. 즉, 데이터가 세계로 완전히 형성되지는 않지만 원시 데이터가 처리 될 때 추적 가능한 내역이 있다는 것입니다 커즈와일 A.I. 그 계보를 이용하면 컴퓨터가 교육을 완전히 닦지 않고도 데이터 일부를 버릴 수 있습니다.
트위터는 Cavs가 NBA 트위터에서이긴 밤에 더 많은 데이터를 공개하지 않을 예정이지만 영광이었습니다.
클리블랜드 역사상 가장 큰 비명을 지르는시기였습니다. 나는 내 심장 박동으로 TV를 거의들을 수 없었다. Cavs 팬이 뉴욕으로 이전했을 때, 나는 내 가족이 게임 7을보고 있던 북동쪽 오하이오에서 내 고향으로 Skyping했습니다. 시계는 6.5 초가 걸렸습니다. Cavs가 4 점 올랐습니다. 공은 Warri에게갔습니다.
해커가 합법적으로 도난당한 데이터를 검색 할 수 없으며 데이터를 제대로 처리 할 수 없습니다.
해커가 개인 데이터와 정보를 도용 한 경우 해킹하고 데이터를 다시 가져올 수있는 권리가 있습니까? 이번 주 CES에서 열린 "더 나은 결과를위한 해킹"패널에 따르면 대답은 간단합니다. "아니오" 조금 풀면 다음과 같은 메시지가 나타납니다. "아직 아닙니다." b 해킹의 미래는 b ...
로봇 뮤지션은 어디 있습니까? 컴퓨터 과학자들은 어리석은 펑크 프로그램을 위해 투쟁한다.
알고리즘은 새로운 교향곡을 계산하고 재즈 리프를 즉흥 연주 할 수 있습니다. 그들은 심지어 랩을 집계 할 수 있습니다. 그러나 진정한 예술성이 미리 프로그램 될 수 있습니까? 다트머스 대학의 교수 인 마이클 케이시 (Michael Casey)와 댄 록 모어 (Dan Rockmore)는 크리에이티브 아트 (Creative Arts)의 튜링 테스트 (Turing Tests) 창립자가 알아낼 수 있기를 희망합니다. 그들은 인간의 신체 조건을 결정하는 경쟁을 설정했습니다 ...