منظورمون از یادگیری چیه؟ - ایپزود چهارم ایستگاه هوش مصنوعی

برای تولید بقیه متن‌های این صفحه از جمله خلاصه اپیزود و زمان‌بندی اون از مدل‌های هوش‌مصنوعی استفاده کردم و فکر می‌کنم حداقل انتظاری که میشه از پادکستی که راجع به هوش‌مصنوعی حرف می‌زنه، داشت همینه! وگرنه اگر قرار بود که همش رو دستی بنویسم که هوش مصنوعی دیگه چه فایده‌ای داره.

طبق قراری که با خودم گذاشتم، هر جا از مدل هوش‌مصنوعی استفاده می‌کنم، اشاره می‌کنم که فلان جا از مدل‌ هوش مصنوعی استفاده شده و مثلاً متن توسط انسان تولید نشده. البته که روی محتوا نظارت داشته و دارم و مسئولیت همه چیزهایی که اینجا می‌نویسم با خودمه.

خلاصه پادکست ایستگاه هوش مصنوعی

سلام دوستان، توی این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، تمرکز ما روی یادگیری ماشین و ارتباط اون با یادگیری انسانی بود. ابتدا به توضیح مفهوم یادگیری نظارت شده پرداختیم و با مثال‌هایی توضیح دادیم که چگونه یادگیری ماشین تلاش می‌کنه تا به کمک داده‌ها و برچسب‌های مربوط به اونها، توابعی رو یاد بگیره که بتونه پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.

در ادامه، به بحث‌های پیچیده‌تری پرداختیم و مثالی زدیم که در آن، هم با عدم قطعیت‌ها و نویز مواجه هستیم و هم با تعداد بی‌کران توابع ممکن، که هر کدام می‌توانند برای تخمین یک برآورد استفاده شوند. هدف این بحث این بود که نشون دهیم پیدا کردن فرمول یا تابع “کامل” برای حل مشکلات مختلف، همیشه چالش‌برانگیزه و اینکه فرایند آموزش نهایتا به دنبال یافتن بهترین تابعی است که بتواند به شکل موثری پیش‌بینی‌های ما را بهبود ببخشه.

موارد مهم مورد بحث در پادکست (با زمان)

[0:30] توضیحات اولیه درباره یادگیری ماشین و انواع آن، به خصوص یادگیری نظارت شده.
[2:30] بررسی تفاوت‌ها و شباهت‌های یادگیری انسانی و یادگیری ماشین.
[5:00] مثال‌هایی از یادگیری نظارت شده و کاربرد آن در پیش‌بینی قیمت خانه.
[15:00] بحث در مورد چگونگی برخورد با تعداد بی‌نهایت توابع ممکن.
[420:00] طرح سوالی در مورد انتخاب تابع در میان گزینه‌های بی‌شمار و راه‌های محدود کردن این گزینه‌ها.
[450:00] تعریف و بررسی مفهوم انتخاب مدل و استخراج تابع مناسب از داده‌ها.
[900:00] بحث درباره پردازش مداوم و آموزش مدل‌ها برای دستیابی به بهترین تابع پیش‌بینی.
[960:00] مقدمه‌ای برای بحث بعدی در مورد یادگیری رگرسیون خطی و استفاده از آن در مثال‌های عملی.

امیدوارم این جلسه برای شما هم مفید بوده باشه و تونسته باشید یه دید بهتر به چالش‌ها و جزئیات یادگیری ماشین پیدا کنید. منتظر شنیدن نظرات و سوالات شما هستم!