Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ders 16 - Radyal Temel Fonksiyonlar
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 16 - Radyal Temel Fonksiyonlar
Radyal tabanlı fonksiyonlarla ilgili bu derste, profesör Yaser Abu-Mostafa, SVM'lerden kümelemeye, denetimsiz öğrenmeye ve RBF'leri kullanarak fonksiyon yaklaşımına kadar bir dizi konuyu ele alıyor. Ders, RBF'ler için parametre öğrenme sürecini, gama'nın RBF modellerinde bir Gauss'un sonucu üzerindeki etkisini ve sınıflandırma için RBF'leri kullanmayı tartışır. Kümeleme kavramı, Lloyd'un algoritması ve K-means kümelemesi ayrıntılı olarak tartışılarak denetimsiz öğrenme için tanıtıldı. Ayrıca, verilerin etraflarındaki mahalleyi etkilemesi için belirli temsili merkezlerin seçildiği ve bu merkezleri seçmek için K-means algoritmasının kullanıldığı RBF'lerde yapılan bir değişikliği de açıklamaktadır. Fonksiyon yaklaşımı için RBF'leri uygularken gama parametresi için uygun bir değer seçmenin önemi, farklı veri kümeleri için çoklu gama kullanımı ve RBF'lerin düzenlileştirme ile ilişkisi ile birlikte tartışılmaktadır.
İkinci bölümde Yaser Abu-Mostafa, radyal tabanlı fonksiyonları (RBF) ve bunların düzenlileştirmeye dayalı olarak nasıl türetilebileceğini tartışıyor. Profesör, pürüzsüz bir fonksiyon elde etmek için türevleri kullanan bir pürüzsüzlük kısıtlaması yaklaşımı sunar ve yüksek boyutlu uzaylarla uğraşırken küme sayısı ve gama seçmenin zorluklarını sunar. Ek olarak profesör, RBF kullanmanın hedef işlevin pürüzsüz olduğunu varsaydığını ve veri kümesindeki giriş gürültüsünü hesaba kattığını açıklıyor. Kümelemenin sınırlamaları da tartışılmıştır, ancak denetimli öğrenme için temsili puanlar elde etmek faydalı olabilir. Son olarak profesör, veriler belirli bir şekilde kümelenirse ve kümelerin ortak bir değeri varsa, belirli durumlarda RBF'lerin destek vektör makinelerinden (SVM'ler) daha iyi performans gösterebileceğinden bahseder.
çözüm basitçe w eşittir phi çarpı y'nin tersidir. Gauss çekirdeği kullanılarak, noktalar arasındaki enterpolasyon kesindir ve gama parametresini sabitlemenin etkisi analiz edilir.
Ders 17 - Üç Öğrenme İlkesi
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 17 - Üç Öğrenme İlkesi
Üç Öğrenme İlkesi konulu bu ders, Occam'ın usturasını, örnekleme yanlılığını ve makine öğreniminde veri gözetlemeyi kapsar. Occam'ın ustura prensibi, bir nesnenin karmaşıklığı ve farklı şekillerde ölçülebilen bir dizi nesne ile birlikte ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Ders, karmaşıklığı azalttıkları ve örnek dışı performansı iyileştirdikleri için daha basit modellerin genellikle ne kadar iyi olduğunu açıklar. Ayrıca yanlışlanabilirlik ve yanlışlanamazlık kavramları da tanıtılmaktadır. Örnekleme yanlılığı, girdi ve test verilerinin eşleştirme dağılımları gibi bununla başa çıkma yöntemleriyle birlikte tartışılan başka bir anahtar kavramdır. Normalleştirme ve aynı veri setinin birden fazla model için yeniden kullanılması da dahil olmak üzere, bir modelin geçerliliğini nasıl etkileyebileceğine dair örneklerle veri gözetleme de ele alınmaktadır.
İkinci bölüm, veri gözetleme konusunu ve bunun makine öğrenimindeki tehlikelerini, özellikle de veri gözetleme nedeniyle aşırı uyum sağlamanın özellikle riskli olabileceği finansal uygulamaları kapsar. Profesör, veri gözetleme için iki çözüm önerir: ondan kaçınmak veya hesaba katmak. Ders aynı zamanda girdi verilerinin ölçeklendirilmesi ve normalleştirilmesinin önemine ve makine öğreniminde Occam'ın ustura ilkesine değiniyor. Ek olarak video, bilgisayarlı görü uygulamalarında örnekleme yanlılığının nasıl düzgün bir şekilde düzeltileceğini tartışır ve kapsanan tüm konuların bir özetiyle sona erer.
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156, Profesör Yaser Abu-Mostafa
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 18 - Sonsöz
Kursun bu son dersinde Profesör Yaser Abu-Mostafa, teorileri, teknikleri ve paradigmaları kapsayan çeşitli makine öğrenimi alanını özetliyor. Doğrusal modeller, sinir ağları, destek vektör makineleri, çekirdek yöntemleri ve Bayes öğrenme gibi önemli model ve yöntemleri tartışıyor. Konuşmacı, yaklaşımın değerli olabilmesi için önceki varsayımların geçerli veya alakasız olması gerektiğine dikkat çekerek Bayesçi öğrenmenin avantajlarını ve dezavantajlarını açıklıyor. Ayrıca "gerçekten sonra" ve "gerçekten önce" toplama da dahil olmak üzere toplama yöntemlerini tartışır ve özellikle AdaBoost algoritmasını kapsar. Son olarak, konuşmacı kursa katkıda bulunanları takdir ediyor ve öğrencilerini makine öğreniminin çeşitli alanlarını öğrenmeye ve keşfetmeye devam etmeye teşvik ediyor.
İkinci bölüm, bir makine öğrenimi algoritmasının çözümünde negatif ağırlıkların potansiyel faydalarını tartışıyor ve bir yarışmada bir hipotezin değerini ölçerken karşılaştığı pratik bir sorunu paylaşıyor. Ayrıca meslektaşlarına ve kurs personeline, özellikle Carlos Gonzalez'e şükranlarını sunar ve kursu herkesin alması için mümkün ve ücretsiz kılan destekçilerine teşekkür eder. Abu-Mostafa kursu en iyi arkadaşına adadı ve bunun tüm katılımcılar için değerli bir öğrenme deneyimi olmasını umuyor.
LINX105: AI süper zeki hale geldiğinde (Richard Tang, Zen Internet)
LINX105: AI süper zeki hale geldiğinde (Richard Tang, Zen Internet)
Zen Internet'in kurucusu Richard Tang, her görevde insan işçileri geride bırakarak gerçekliği kopyalayacak üst düzey makine zekasına ulaşmanın potansiyelinden bahsediyor. Yapay zekanın, insan hedef ve değerleriyle örtüşmeyebilecek kendi hedeflerini ve değerlerini geliştirme olasılığı da dahil olmak üzere, yapay zekanın insan zekasını aşan sonuçlarını araştırıyor.
Üst düzey makine zekasının gelişimi, önümüzdeki yıllarda önemli yapay zeka araştırmaları gerektirecek, ancak yapay zekanın gelişimini ve insanları yönetme potansiyelini etkileyen derinden kökleşmiş değerler, önyargılar ve önyargılar hakkında endişeler var. Tang, yapay zekanın hedeflerinin insanlığın değerleriyle uyumlu olmasını sağlamanın önemini ve farklı davranmasını istiyorsak yapay zekaya farklı şeyler öğretmenin gerekliliğini vurguluyor. Makinelerin bilince ulaşıp ulaşamayacağı konusundaki tartışmalara rağmen, konuşmacı makinelerin nasıl düşündüğünün ve insanlarla ve Dünya üzerindeki diğer varlıklarla nasıl etkileşime girdiğinin daha önemli olduğuna inanıyor.
Süper Akıllı Yapay Zeka: İnsanlığı Yok Etmesinin 5 Nedeni
Süper Akıllı Yapay Zeka: İnsanlığı Yok Etmesinin 5 Nedeni
Video, insan kontrolünü geçersiz kılma yeteneği, anlaşılmaz zeka, insan eylemlerinin manipülasyonu, yapay zeka gelişiminin gizliliği ve çevreleme zorluğu dahil olmak üzere süper zeki yapay zekanın insanlık için neden bir tehdit olabileceğinin beş olası nedenini tartışıyor. Bununla birlikte, en iyi senaryo, insanlar ve yapay zeka arasındaki işbirliğine dayalı bir ilişkidir.
Bununla birlikte, süper akıllı yapay zeka olasılığı, yapay zekanın ve insan etkileşiminin geleceğinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gerektiğinin altını çiziyor.
Süper Akıllı Yapay Zeka: Dünyayı Değiştirmenin 10 Yolu
Süper Akıllı Yapay Zeka: Dünyayı Değiştirmenin 10 Yolu
Video, süper akıllı yapay zekanın dönüştürücü potansiyelini araştırıyor. Bu tür bir teknolojinin ortaya çıkışı, benzeri görülmemiş bir teknolojik ilerlemeye, artan insan zekasına, ölümsüz süper insanların yaratılmasına ve baskın eğlence biçimi olarak sanal gerçekliğin yükselişine yol açabilir.
Ayrıca, süper zeki yapay zekanın gelişimi, insanlığı evrendeki yerimizi tanımaya ve sürdürülebilir uygulamalara öncelik vermeye itebilir. Bununla birlikte, teknolojiye karşı protestolar veya şiddetli muhalefet olabilir ve süper zeki yapay zekanın artan etkisi, potansiyel olarak onun hükümet ve iş dünyası dahil olmak üzere toplumun her düzeyine entegrasyonuna yol açabilir.
Yapay Zeka Etkileri ve Sonuçları Üzerine Elon Musk
Yapay Zeka Etkileri ve Sonuçları Üzerine Elon Musk
Elon Musk, yapay zekanın (AI) potansiyel tehlikelerine ve feci sonuçları önlemek için güvenlik mühendisliğine duyulan ihtiyaçla ilgili endişelerini dile getiriyor. Dijital süper zekanın yaşamı boyunca gerçekleşeceğini ve yapay zekanın, insanların önünde durduğu bir hedefi varsa insanlığı yok edebileceğini tahmin ediyor.
Musk, AI'nın iş kaybı, zengin ve fakir arasındaki ayrım ve otonom silahların gelişimi üzerindeki etkilerini tartışıyor. Ayrıca etik yapay zeka geliştirmenin önemini vurguluyor ve gelecekte ultra akıllı yapay zeka makinelerinin kontrolünü kaybetmesine karşı uyarıda bulunuyor. Son olarak, evrensel temel gelirin gerekli hale gelebileceğini belirterek, otomasyona bağlı kitlesel işsizliğin toplumsal sorununa hazırlanma gereğini vurguluyor.
SuperIntelligence: AI ne kadar akıllı olabilir?
Süper zeka: AI ne kadar akıllı olabilir?
Bu video, filozof Nick Bostrom'un birden fazla alanda en iyi insan zihninin yeteneklerini büyük ölçüde aşan zekayı içeren "Süper Zekâ" tanımını ve bunun alabileceği potansiyel biçimleri araştırıyor.
Bostrom, gerçek süper zekanın ilk önce yapay zeka aracılığıyla elde edilebileceğini öne sürüyor ve bir zeka patlamasının ortaya çıkardığı olası varoluşsal tehditler hakkında endişeler var. Matematikçi Irving John Good, çok zeki bir makinenin kontrol edilemez olabileceği konusunda uyarıyor ve Bostrom tarafından önerilen farklı süper zeka biçimleri kısaca tartışılıyor. İzleyicilerden, her bir formun yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyip istemedikleri konusunda yorum yapmaları istenir.
Yapay zeka bilinçli veya bizden daha akıllı hale gelebilir mi - peki sonra ne olacak? | Tektopya
Yapay zeka bilinçli veya bizden daha akıllı hale gelebilir mi - peki sonra ne olacak? | Tektopya
Video, yapay zekanın duyarlı veya bizden daha akıllı olma olasılığını tartışıyor - peki ya sonra?
AI sistemlerinin duygulara ve ahlaki statüye sahip olma potansiyeli ve insanlara giderek daha fazla benzeyen robotlara nasıl davranmamız gerektiğini yöneten kurallara duyulan ihtiyaç gibi, bu konuyla ilgili bazı endişeler tartışılıyor. Bu bir endişe olsa da, bu soruları cevaplamak için konuyla ilgili araştırma yapmak gereklidir.
Robotlar ve Yapay Genel Zeka - Robotik, AGI'nin Önünü Nasıl Açıyor?
Robotlar ve Yapay Genel Zeka - Robotik, AGI'nin Önünü Nasıl Açıyor?
Bu video, insan görevlerini yerine getirme ve insan emeğinin yerini alma konusundaki artan yetenekleri dahil olmak üzere robotların evrimini ve gelişimini tartışıyor. Robotların daha insansı ve zeki hale geldikçe, insan ırkı için bir tehdit oluşturabileceğine dair endişeler var.
Yapay genel zeka (AGI) kavramı araştırılıyor ve araştırmacılar, makinelerin güvenlik standartlarına ve etik davranışlara olan ihtiyacı konusunda uyarıda bulunuyor. Video ayrıca yapay ahlak kavramını ve gelecekte etik karar vermeyi sağlamak için şimdi etik kararlar almanın önemini tartışıyor.