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"마스터 알고리즘"은 기계 학습 세계를 어떻게 변화시키고 있습니까?
ㅏ:"마스터 알고리즘"이라는 아이디어는 머신 러닝과 인공 지능 작업을 보는 방식에 영향을 미칩니다.
이 아이디어는 워싱턴 대학 (University of Washington)의 교수 인 페드로 도밍고 스 (Pedro Domingos)가 널리 사용하는 것으로서, 이 알고리즘은 5 가지 유형의 기계 학습 및 인공 지능 원리 (기호, 연결성, 진화론, 베이지안 이론 및 아날로그)에 기반한 마스터 알고리즘을 기반으로합니다.
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아이디어는 이러한 분야를 통합하고 여러 채널에서 작동하는 알고리즘을 만들어 머신 러닝이 수행 할 수있는 기능을 근본적으로 향상시킬 수 있다는 것입니다. 이것은 머신 러닝 프로세스를 포함하는 딥 러닝 네트워크의 아이디어와 관련이 있습니다.
마스터 알고리즘의 측면 중 하나는 여러 채널에서 작동한다는 것입니다. 일부 전문가들은 알고리즘이 소비자에 대해 더 많은 정보를 제공하는 독점 플랫폼을 교차 할 수 있다는 아이디어로 이것을 설명합니다. 예를 들어, 마스터 알고리즘의 인기있는 측면 중 하나는 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼 및 Google 도구와 같은 기타 환경에서 작동하여보다 포괄적 인 형태의 디지털 감시와 사용자 또는 주제와의보다 깊은 관계를 달성 할 수 있다는 것입니다.
마스터 알고리즘은 Bill Gates와 같은 기술 리더와 Xi Jinping과 같은 세계 리더들로부터 많은 주목을 받았습니다. Hebbian 학습, 감독 및 감독되지 않은 기계 학습, 베이지안 물류 등과 같은 개념을 설명하는 흥미롭고 대중적인 방법이되었습니다.
"마스터 알고리즘"의 일부 대체 의미는 인간과인지 적 행동을 모방하기 위해 더 많은 작업을 수행하는 포괄적 인 알고리즘 (예 : Geoff Hinton 및 기타에 의해 진행된 역 전파 개념)을 만들기위한 다른 노력을 의미합니다. 그러나 Pedro Domingos가 이론화 한 마스터 알고리즘 아이디어 세트는 마스터 알고리즘이 기술 산업에서 어떻게 사용되는지에 대한 가장 일반적인 예입니다. 전문 분야, 양식, 플랫폼 또는 유형의인지 작업을 결합하든, 마스터 알고리즘은 다양한 유형의 도구를 기계 학습 및 인공 지능의 강력하고 더 강력한 응용 프로그램으로 혼합하고 혼합 할 수 있다는 아이디어를 촉진합니다.
