Okay, why is machine learning useful? So that's, that, that's
a great question and, and it, you know, I, I think
it touches on this, this sort of classic question, or
this long running discussion, on what is the difference between statistics
and machine learning. there's, there, there's a lot of great
papers. There's one classic paper, I, I forget the name exactly,
but it's something along the lines of the two cultures, and
talking about why these two different approaches developed. So I think,
if you look at machine learning, it, it grew out
more of a computer science direction, and, and it grew
out of a lot of areas where people had very
practical hands on questions, right? How can we build the
best recommendation system? How can we make the best predictions
or classifiers for, for a given problem? And machine learning
has developed a lot of really, really good techniques for
doing that, for doing things that work very well in practice.
And so I, I think that's there, there are
a lot of applications where that's really what you're
getting at particularly when you have the opportunity to
build a product that will you know, take some action
based on, based on some algorithms. Those are areas
where machine learning is really at the cutting edge
of coming up with the most effective ways of
making decisions in real time based on data. I see.
حسنًا، لماذا يُعد التعلم الآلي مفيدًا؟ في الواقع
هذا سؤال رائع، وأعتقد
أنه يمس ذلك السؤال التقليدي أو
النقاش المطول حول الفرق بين الإحصائيات
والتعلم الآلي، حيث وجد الكثير من
الوثائق حول ذلك. توجد وثيقة قديمة، لا أذكر اسمها بالضبط
ولكنها شيء مشترك بين الثقافتين، كما أنها
تتحدث عن السبب وراء تطوير هذين الأسلوبين. لذا، أعتقد
أنه إذا أمعنتم النظر في التعلم الآلي، فستجدون أنه قد نشأ
من اتجاه يخص علوم الحاسب الآلي، وأيضًا من خلال
مواقف وأحداث كثيرة خاضها الأشخاص
فيما يخص الأسئلة، أليس كذلك! كيف يمكننا إنشاء
أفضل نظام توصية؟ كيف يمكننا عمل أفضل التنبؤات
أو المصنِفات الخاصة بمشكلة معينة؟ طوّر التعلم الآلي
الكثير من التقنيات الجيدة للغاية
.للقيام بذلك، والتي تثبت جدارتها في التطبيق العملي
لذا أعتقد أن يوجد
العديد من التطبيقات يكون فيها ذلك
هو ما تطمح إليه منها حقًا، خاصة عندما تسنح لك الفرصة
لصنع منتج ما سيُنفذ إجراءات محددة
بناءً على بعض الخوارزميات. هذه هي المجالات التي
نجد أن التعلم الآلي يبرز فيها بدرجة جيدة
فيما يتعلق بابتكار أكثر الطرق فعالية في
.اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي وفقًا للبيانات. أفهم ذلك
機械学習が有効な理由ですね
よい質問です
長い間 議論が交わされているのが
統計学と機械学習の違いについてです
これに関しては優れた文献がいくつも書かれています
タイトルを忘れてしまいましたが過去に読んだものは
この2つの発展の背景について述べていました
機械学習はコンピュータ･サイエンス分野の枠を超えて
より広く実践的な問題に答えるようになりました
効果的なレコメンデーション･システムの設計や 予測、分類に関することです
機械学習はそのような技術を発展させ
実際に効果的な働きをしています
それにあらゆることに応用が可能です
いくつかのアルゴリズムに基づいて
自分で組み立てることができるのです
我々の日常において機械学習は
データに基づいた最先端の意思決定ツールです
OK, por que o aprendizado de máquina é útil? Bem, essa é uma
ótima pergunta e, sabe, acho que tem a ver com
esse tipo de pergunta clássica ou esse tipo de discussão
demorada sobre qual é a diferença entre estatística e
aprendizado de máquina. Há um monte de artigos ótimos
sobre isso. Há um artigo clássico, esqueci o nome dele exato,
mas é sobre algo ao longo das linhas das duas culturas, e
fala sobre por que essas duas abordagens diferentes surgiram. Então, acho
que se você analisar o aprendizado de máquina,
verá que ele saiu mais para a direção das ciências da computação,
saiu de uma série de áreas onde as
pessoas tinham muitas questões práticas, certo? Como podemos criar
o melhor sistema de recomendação? Como podemos fazer as melhores previsões
ou classificações para determinado problema? E o aprendizado de máquina
desenvolveu muitas técnicas muito, muito boas
para fazer isso, para fazer coisas que funcionam muito bem na prática.
Então, acho que há uma série de aplicações
onde é exatamente nesse ponto que você vai
chegar particularmente quando tiver a oportunidade de
criar um produto que executará alguma
ação com base em alguns algoritmos. Estas são as áreas
onde o aprendizado de máquina está realmente
na melhor posição de criar as maneiras mais
eficazes de tomar decisões em tempo real com base em dados. Entendi.