Para questões que envolvem a comparação de dois conceitos, termos ou expressões de IA. Um exemplo dessa pergunta é: como o aprendizado de máquina se compara ao aprendizado profundo?
Esses dois termos parecem estar relacionados, especialmente em suas aplicações em ciência da computação e engenharia de software. Um é um subconjunto do outro? Uma ferramenta é usada para construir um sistema para a outra? Quais são as diferenças e por que são
Eu ouvi os termos IA forte e IA fraca usados. São termos bem definidos ou subjetivos? Como eles são geralmente
Acabei de terminar um programa de mestrado de Ciência de Dados de 1 ano em que fomos ensinados a R. Descobri que o Python é mais popular e tem uma comunidade maior em IA. Vale a pena alguém na minha posição mudar para Python e, se sim, por quê? O python tem algum recurso de mudança de jogo não...
Qual é a diferença entre o aprendizado de reforço sem modelo e com base em modelo? Parece-me que qualquer aluno sem modelo, aprendendo por tentativa e erro, poderia ser reformulado como baseado em modelo. Nesse caso, quando os alunos sem modelo seriam
O que é aprendizado auto-supervisionado no aprendizado de máquina? Como é diferente da aprendizagem
Como uma rede neural que tem o adjetivo "profundo" realmente se distingue de outras redes
Tanto quanto eu entendo, Q-learning e gradientes de políticas (PG) são as duas principais abordagens usadas para resolver problemas de RL. Enquanto o Q-learning visa predizer a recompensa de uma determinada ação executada em um determinado estado, os gradientes das políticas predizem diretamente a...
Isso é de uma versão beta fechada para AI, com esta pergunta sendo postada pelo usuário número 47. Todo o crédito é para eles. De acordo com a Wikipedia , As máquinas Boltzmann podem ser vistas como a contraparte estocástica e generativa das redes Hopfield. Ambas são redes neurais...
Alguém pode me explicar a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? É possível aprender um aprendizado profundo sem conhecer o aprendizado de
De acordo com o cientista da NASA Rick Briggs, o sânscrito é a melhor linguagem para a IA. Quero saber como o sânscrito é útil. Qual é o problema com outros idiomas? Eles realmente estão usando sânscrito na programação de IA ou vão fazê-lo? Que parte de um programa de IA requer esse...
Por exemplo, para classificar e-mails como spam, vale a pena - de uma perspectiva de tempo / precisão - aplicar aprendizado profundo (se possível) em vez de outro algoritmo de aprendizado de máquina? O aprendizado profundo tornará desnecessários outros algoritmos de aprendizado de máquina como o...
Na década de 1950, havia uma crença generalizada de que a "Inteligência Artificial" rapidamente se tornaria autoconsciente e inteligente o suficiente para ganhar xadrez com os seres humanos. Várias pessoas sugeriram prazos de, por exemplo, 10 anos (veja "História Oficial da Controvérsia Perceptron"...
O AlphaGo Zero contém várias melhorias em comparação com seus antecessores. Detalhes arquitetônicos do Alpha Go Zero podem ser vistos nesta folha de dicas . Uma dessas melhorias é usar uma única rede neural que calcula as probabilidades de movimento e o valor do estado ao mesmo tempo, enquanto as...
Como o emprego de algoritmos evolutivos para projetar e treinar redes neurais artificiais tem vantagens sobre o uso dos algoritmos de retropropagação
Em uma CNN, o campo receptivo é a parte da imagem usada para calcular a saída do filtro. Mas a saída de um filtro (também chamada de "mapa de recursos") é a entrada do próximo filtro. Qual é a diferença entre um campo receptivo e um mapa de
Duas funções de ativação comuns usadas no aprendizado profundo são a função tangente hiperbólica e a função de ativação sigmóide. Entendo que a tangente hiperbólica é apenas um redimensionamento e tradução da função sigmóide: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh(z)=2σ(z)-1 1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1....
De acordo com a Wikipedia : AI é inteligência exibida por máquinas. Fiquei me perguntando se, com os recentes avanços biológicos, já existe uma "máquina" não-elétrica que é programada por seres humanos para poder se comportar como: agente racional flexível que percebe seu ambiente e executa...