Inteligencia artificial machine-learning

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¿Los motores de búsqueda se consideran IA?

¿Los motores de búsqueda se consideran IA debido a la forma en que analizan lo que buscas y lo recuerdas? ¿O cómo te envían anuncios de lo que has buscado recientemente? ¿Se considera esto AI o simplemente inteligente?

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¿Por qué la entropía cruzada se ha convertido en la función de pérdida estándar de clasificación y no en la divergencia de Kullbeck Leibler?

La entropía cruzada es idéntica a la divergencia KL más la entropía de la distribución objetivo. KL es igual a cero cuando las dos distribuciones son iguales, lo que me parece más intuitivo que la entropía de la distribución objetivo, que es lo que es la entropía cruzada en una …

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¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

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

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¿Por qué C ++ parece menos utilizado en IA?

Solo quiero saber por qué los ingenieros de Machine Learning y los programadores de IA usan lenguajes como python para realizar tareas de IA y no C ++, aunque C ++ es técnicamente un lenguaje más poderoso que python.

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Permutación invariante redes neuronales

Dada una red neuronal que toma como entrada puntos de datos: . Decimos que es permutación invariante sifffnnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nfff f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) para cualquier permutación .pipipi ¿Podría alguien recomendar un punto de partida (artículo, ejemplo u otro documento) para redes neuronales invariantes de permutación?

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¿Cuándo es el aprendizaje profundo excesivo?

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 ?

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¿Las reglas de procesamiento de información de la psicología de la Gestalt todavía se usan en la visión por computadora hoy en día?

Hace décadas, había y hay libros sobre visión artificial, que al implementar varias reglas de procesamiento de información de la psicología gestalt, obtuvieron resultados impresionantes con poco código o hardware especial en identificación de imágenes y procesamiento visual. ¿Se están utilizando o trabajando estos métodos hoy? ¿Se hizo algún progreso …

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¿Qué función de activación usa el cerebro humano?

¿El cerebro humano usa una función de activación específica? He intentado investigar un poco, y como es un umbral de si la señal se envía a través de una neurona o no, se parece mucho a ReLU. Sin embargo, no puedo encontrar un solo artículo que confirme esto. ¿O es …

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¿Cómo elegir una función de activación?

Elijo la función de activación para la capa de salida en función de la salida que necesito y las propiedades de la función de activación que conozco. Por ejemplo, elijo la función sigmoide cuando trato con probabilidades, una ReLU cuando trato con valores positivos y una función lineal cuando trato …

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¿Por qué no ve capas de abandono en ejemplos de aprendizaje de refuerzo?

He estado buscando aprendizaje de refuerzo y específicamente jugando con la creación de mis propios entornos para usar con OpenAI Gym AI. Estoy usando agentes del proyecto stable_baselines para probar con él. Una cosa que he notado en prácticamente todos los ejemplos de RL es que nunca parece haber capas …

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¿Cuáles son algunas tácticas para reconocer los medios artificiales?

Con la creciente capacidad de crear imágenes falsas, fragmentos de sonido falsos y videos falsos a bajo costo, se convierte en un problema cada vez mayor para reconocer qué es real y qué no. Incluso ahora vemos una serie de ejemplos de aplicaciones que crean medios falsos a bajo costo …

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¿Cómo funcionan las redes generativas de confrontación?

Estoy leyendo sobre redes de confrontación generativa (GAN) y tengo algunas dudas al respecto. Hasta ahora, entiendo que en una GAN hay dos tipos diferentes de redes neuronales: una es generativa ( solsolG ) y la otra discriminativa ( rereD ). La red neuronal generativa genera algunos datos que la …

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Diseño de IA para análisis de archivos de registro

Estoy desarrollando una herramienta de IA para encontrar los errores de los equipos conocidos y encontrar nuevos patrones de falla. Este archivo de registro está basado en el tiempo y tiene mensajes conocidos (información y error). Estoy usando una biblioteca de JavaScript El evento cae para mostrar los datos de …

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¿Deberían considerarse las redes residuales profundas como un conjunto de redes?

La pregunta es sobre la arquitectura de Redes Residuales Profundas ( ResNets ). El modelo que ganó el primer lugar en el "Desafío de reconocimiento visual a gran escala 2015" (ILSVRC2015) en las cinco pistas principales: Clasificación de ImageNet: Redes de 152 capas “ultraprofundas” (cita Yann) Detección de ImageNet: 16% …

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¿Para qué se utilizan todos los diferentes tipos de redes neuronales?

Encontré la siguiente hoja de trucos de redes neuronales ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). ¿Para qué se utilizan todos estos diferentes tipos de redes neuronales? Por ejemplo, ¿qué redes neuronales se pueden usar para regresión o clasificación, cuáles se pueden …

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