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| Maschinenlernen: Maschinenlernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Softwareanwendungen ermöglicht, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne dass sie explizit dafür programmiert wurden. Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden historische Daten als Eingabe, um neue Ausgabewerte vorherzusagen. Siehe auch Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Starke Künstliche Intelligenz, Lernen._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente. | |||
| Autor | Begriff | Zusammenfassung/Zitate | Quellen |
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Neil Gershenfeld über Maschinenlernen – Lexikon der Argumente
Brockman I 165 Maschinenlernen/Gershenfeld: Es ist nicht möglich, alle möglichen Bilder in einem selbstfahrenden Auto oder alle möglichen Geräusche in einem Gesprächscomputer zu speichern; sie müssen aus Erfahrung generalisieren können. Der Begriff "deep" als Teil des Deep Learning bezieht sich nicht auf die (erhoffte) Erkenntnistiefe, sondern auf die Tiefe der mathematischen Netzschichten, mit denen Vorhersagen getroffen werden. Es stellte sich heraus, dass ein linearer Anstieg der Netzwerkkomplexität zu einem exponentiellen Anstieg der Ausdruckskraft des Netzwerks führte. >Lernen, >Deep Learning, >Neuronale Netze, >Künstliche Neuronale Netze, >Künstliche Intelligenz, >Starke Künstliche Intelligenz, >Artificial General Intelligence, >Human Level AI. Gershenfeld, Neil „Scaling”, in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press._____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Gershenfeld, Neil
Brockman I John Brockman Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019 |
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