Preguntas etiquetadas con comparison

Estos dos términos parecen estar relacionados, especialmente en su aplicación en ciencias de la computación e ingeniería de software. ¿Es uno un subconjunto de otro? ¿Se utiliza una herramienta para construir un sistema para la otra? ¿Cuáles son sus diferencias y por qué son significativas?

75 machine-learning  terminology  comparison 

He escuchado los términos AI fuerte y AI débil utilizados. ¿Son estos términos bien definidos o subjetivos? ¿Cómo se definen generalmente?

41 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

Acabo de terminar un programa de maestría de Data Science de 1 año donde nos enseñaron R. Descubrí que Python es más popular y tiene una comunidad más grande en IA. ¿Vale la pena que alguien en mi posición cambie a Python y, en caso afirmativo, por qué? ¿Python tiene …

31 python  comparison  r 

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje por refuerzo sin modelos y el basado en modelos? Me parece que cualquier alumno sin modelo, que aprenda a través de prueba y error, podría reformularse como basado en el modelo. En ese caso, ¿cuándo serían apropiados los alumnos sin modelos?

29 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

¿Qué es el aprendizaje auto supervisado en el aprendizaje automático? ¿Cómo es diferente del aprendizaje supervisado?

29 machine-learning  comparison  supervised-learning  self-supervised-learning 

¿Cómo se distingue una red neuronal que tiene el adjetivo "profundo" de otras redes similares?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Según tengo entendido, Q-learning y gradientes de políticas (PG) son los dos enfoques principales utilizados para resolver problemas de RL. Mientras que Q-learning tiene como objetivo predecir la recompensa de una determinada acción tomada en un determinado estado, los gradientes de políticas predicen directamente la acción en sí. Sin embargo, …

21 reinforcement-learning  q-learning  policy-gradients  comparison 

Esto es de una versión beta cerrada para AI, con esta pregunta publicada por el usuario número 47. Todo el crédito para ellos. De acuerdo con Wikipedia , Las máquinas de Boltzmann pueden verse como la contraparte estocástica y generativa de las redes de Hopfield. Ambas son redes neuronales recurrentes …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

¿Alguien puede explicarme la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? ¿Es posible aprender aprendizaje profundo sin conocer el aprendizaje automático?

15 machine-learning  deep-learning  comparison 

Según el científico de la NASA Rick Briggs, el sánscrito es el mejor lenguaje para la IA. Quiero saber cómo es útil el sánscrito. ¿Cuál es el problema con otros idiomas? ¿Realmente están usando sánscrito en la programación de IA o van a hacerlo? ¿Qué parte de un programa de …

14 comparison  programming-languages  nasa 

Por ejemplo, para clasificar los correos electrónicos como spam, ¿vale la pena, desde una perspectiva de tiempo / precisión, aplicar el aprendizaje profundo (si es posible) en lugar de otro algoritmo de aprendizaje automático? ¿El aprendizaje profundo hará innecesarios otros algoritmos de aprendizaje automático como los ingenuos Bayes ?

14 machine-learning  deep-learning  classification  applications  comparison 

AlphaGo Zero contiene varias mejoras en comparación con sus predecesores. Los detalles arquitectónicos de Alpha Go Zero se pueden ver en esta hoja de trucos . Una de esas mejoras es usar una sola red neuronal que calcula las probabilidades de movimiento y el valor del estado al mismo tiempo, …

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency 

En la década de 1950, existían creencias generalizadas de que la "Inteligencia Artificial" se volvería rápidamente consciente y lo suficientemente inteligente como para ganar ajedrez con humanos. Varias personas sugirieron marcos de tiempo de, por ejemplo, 10 años (ver "Historia oficial de la controversia del perceptrón de Olazaran", o digamos …

10 comparison  agi  history  weak-ai 

En una CNN, el campo receptivo es la porción de la imagen utilizada para calcular la salida del filtro. Pero la salida de un filtro (que también se llama "mapa de características") es la entrada del siguiente filtro. ¿Cuál es la diferencia entre un campo receptivo y un mapa de …

9 convolutional-neural-networks  terminology  comparison 

¿De qué manera el empleo de algoritmos evolutivos para diseñar y entrenar redes neuronales artificiales tiene ventajas sobre el uso de los algoritmos convencionales de retropropagación?

9 neural-networks  comparison  backpropagation  evolutionary-algorithms