Algoritm on omamoodi konteiner. See pakub kasti teatud tüüpi probleemi lahendamise meetodi salvestamiseks. Algoritmid töötlevad andmeid läbi rea hästi määratletud olekute. Olekud ei pea olema deterministlikud, kuid olekud on siiski määratletud. Eesmärk on luua väljund, mis lahendab probleemi. Mõnel juhul saab algoritm sisendeid, mis aitavad väljundit määratleda, kuid fookus on alati väljundil.
Algoritmid peavad väljendama üleminekuid olekute vahel, kasutades hästi määratletud ja formaalset keelt, millest arvuti aru saab. Andmete töötlemisel ja probleemi lahendamisel defineerib, täpsustab ja täidab algoritm funktsiooni. Funktsioon on alati spetsiifiline sellele probleemile, mida algoritm lahendab.
Igal viiel hõimul on erinev tehnika ja strateegia probleemide lahendamiseks, mille tulemuseks on ainulaadsed algoritmid. Nende algoritmide kombineerimine peaks lõpuks viima põhialgoritmini, mis suudab lahendada mis tahes probleemi. Järgnev arutelu annab ülevaate viiest peamisest algoritmilisest tehnikast.
Üks varasemaid hõime, sümbolistid, uskus, et teadmisi saab hankida sümbolitega (teatud tähendust või sündmust tähistavate märkidega) opereerides ja neist reegleid tuletades. Keerulisi reeglisüsteeme kokku pannes võite saavutada soovitud tulemuse loogilise järeldamise, seega kujundasid sümbolistid oma algoritme, et toota andmetest reegleid. Sümboolses arutluskäigus laiendab deduktsioon inimteadmiste valdkonda, induktsioon aga tõstab inimeste teadmiste taset. Induktsioon avab tavaliselt uusi uurimisvälju, samas kui deduktsioon uurib neid välju.
Connectistid on ehk kõige kuulsamad viiest hõimust. See hõim püüab taastoota aju funktsioone, kasutades neuronite asemel räni. Põhimõtteliselt lahendab iga neuronitest (loodud algoritmina, mis modelleerib tegelikku vastastikku) probleemi väikese osa ja paljude neuronite paralleelne kasutamine lahendab probleemi tervikuna.
Tagasi levitamise ehk vigade tagurpidi levimise kasutamise eesmärk on määrata kindlaks tingimused, mille korral vead eemaldatakse võrkudest, mis on ehitatud inimese neuronitele sarnaseks, muutes kaalusid (kui palju konkreetne sisend tulemust kajastab ) ja eelarvamusi.(millised funktsioonid on valitud) võrgust. Eesmärk on jätkata kaalude ja eelarvamuste muutmist seni, kuni tegelik väljund ühtib sihtväljundiga. Sel hetkel vallandab tehisneuron ja edastab oma lahenduse järgmisele reas olevale neuronile. Vaid ühe neuroni loodud lahendus on vaid osa kogu lahendusest. Iga neuron edastab teabe reas järgmisele neuronile, kuni neuronite rühm loob lõpliku väljundi. Selline meetod osutus kõige tõhusamaks inimesesarnaste ülesannete puhul, nagu objektide äratundmine, kirja- ja kõnekeele mõistmine ning inimestega vestlemine.
Evolutsionäärid toetuvad probleemide lahendamisel evolutsiooni põhimõtetele. Teisisõnu põhineb see strateegia kõige sobivama ellujäämisel (eemaldades kõik lahendused, mis ei vasta soovitud väljundile). Fitnessfunktsioon määrab iga funktsiooni elujõulisuse probleemi lahendamisel. Puustruktuuri kasutades otsib lahendusmeetod funktsiooni väljundi põhjal parimat lahendust. Iga evolutsioonitaseme võitja saab luua järgmise taseme funktsioonid. Idee seisneb selles, et järgmine tase läheneb probleemi lahendamisele, kuid ei pruugi seda täielikult lahendada, mis tähendab, et on vaja teist taset. See konkreetne hõim tugineb suuresti rekursioonile ja keeltele, mis toetavad tugevalt probleemide lahendamisel rekursiooni. Selle strateegia huvitav väljund on olnud algoritmid, mis arenevad:
Rühm teadlasi, keda kutsuti bayesilasteks, tajus, et määramatus on peamine aspekt, millel silma peal hoida, ja et õppimine ei olnud kindel, vaid toimus pigem varasemate uskumuste pideva ajakohastamisena, mis muutusid üha täpsemaks. See arusaam ajendas bayesilased kasutama statistilisi meetodeid ja eriti tuletusi Bayesi teoreemist, mis aitab teil arvutada tõenäosusi teatud tingimustel (näiteks teatud seemne kaardi nägemine , pseudojuhusliku jada algväärtus, tõmmatud pakist pärast kolme teist sama seemne kaarti).
Analoogid kasutavad andmete mustrite tuvastamiseks tuumamasinaid. Tuvastades ühe sisendite komplekti mustri ja võrreldes seda teadaoleva väljundi mustriga, saate luua probleemilahenduse. Eesmärk on kasutada sarnasust, et määrata probleemile parim lahendus. See on selline arutluskäik, mis määrab, et konkreetse lahenduse kasutamine toimis teatud olukorras mingil varasemal ajal; seetõttu peaks ka selle lahenduse kasutamine sarnastel asjaoludel toimima. Selle hõimu üks äratuntavamaid väljundeid on soovitussüsteemid. Näiteks kui ostate Amazonist toote, pakub soovitussüsteem muid seotud tooteid, mida võiksite samuti osta.
Masinõppe lõppeesmärk on ühendada viie hõimu omaks võetud tehnoloogiad ja strateegiad, et luua ühtne algoritm (peaalgoritm), mis suudab kõike õppida. Muidugi on selle eesmärgi saavutamine kaugel. Sellegipoolest töötavad teadlased, nagu Pedro Domingos, praegu selle eesmärgi nimel.
Lõikepilt on eeljoonistatud üldine kunstiteos ja Microsoft pakub oma Office'i toodetega tasuta palju lõikepildifaile. Saate sisestada oma PowerPointi slaidipaigutusse lõikepilte. Lihtsaim viis lõikepildi sisestamiseks on kasutada slaidipaigutamisel üht kohatäitjat: kuvage lõikepilte sisaldav slaid […]
Täitevärv (mida nimetatakse ka varjutamiseks) on värv või muster, mis täidab ühe või mitme Exceli töölehe lahtri tausta. Varjutuse rakendamine võib aidata lugejal kogu lehel teavet jälgida ning lisada töölehel värvi ja visuaalset huvi. Teatud tüüpi tabelites, näiteks tšekiraamatute registris, […]
Kõige lihtsamal tasandil ACTi peamine eesmärk! on koht, kuhu salvestada kõik kontaktid, kellega igapäevaselt suhtlete. Saate kõiki oma kontakte lisada ja muuta kontaktandmete aknas, kuna see sisaldab kogu teavet, mis puudutab ühte konkreetset kirjet ja […]
Kasutage seda petulehte, et otse Discordi kasutama hakata. Avastage kasulikke Discordi roboteid, rakendusi, mida saate integreerida, ja näpunäiteid külaliste intervjueerimiseks.
OpenOffice.org kontorikomplektis on palju tööriistu, mis muudavad tööelu lihtsamaks. Kui töötate saidil OpenOffice.org, tutvuge funktsioonide tööriistariba (mis näeb kõigis rakendustes üsna ühesugune välja) ja peamiste tööriistariba nuppudega, et saada abi põhikäskudega enamiku toimingute jaoks.
Alan Turingi Bombe masin ei olnud tehisintellekti (AI) vorm. Tegelikult pole see isegi päris arvuti. See purustas Enigma krüptograafilised sõnumid ja see on kõik. Siiski pakkus see Turingile mõtlemisainet, mis viis lõpuks artiklini "Arvutusmasinad ja intelligentsus". mille ta avaldas 1950. aastatel ja kirjeldab […]
Modulaarse süsteemi loomise võimalusel on olulisi eeliseid, eriti ettevõtluses. Üksikute komponentide eemaldamise ja asendamise võimalus hoiab kulud madalal, võimaldades samal ajal järk-järgult parandada nii kiirust kui ka tõhusust. Samas nagu enamiku asjadega, tasuta lõunasööki pole olemas. Von Neumanni arhitektuuri pakutav modulaarsus sisaldab mõningaid […]
Kui sa peaksid QuarkXPressi kohta välja valima kümme kergesti unustatavat, kuid ülikasulikku asja, siis järgmises loendis, hea lugeja, oleksid just need. Namaste. Rääkige oma kommertsprinteriga Kõik prindiprojektid algavad ja lõpevad printeriga. Seda seetõttu, et ainult printerid teavad oma piiranguid ja tuhandeid viise, kuidas projekt võib olla […]
Bitcoini kõige olulisem aspekt võib olla selle kontseptsioon. Bitcoini lõi arendaja Satoshi Nakamoto. Selle asemel, et püüda välja töötada täiesti uus makseviis, et kaotada viis, kuidas me kõik veebis asjade eest maksame, nägi Satoshi olemasolevates maksesüsteemides teatud probleeme ja soovis nendega tegeleda. Mõiste […]
Teatud anonüümsuse tase on seotud bitcoini ja digitaalse valuuta kasutamisega üldiselt. See, kas saate selle märgistada "piisavalt anonüümseks", on isiklik arvamus. Kui kasutate bitcoine raha ümberpaigutamiseks, on privaatsuse kaitsmiseks viise, kuid need nõuavad pingutust ja planeerimist: saate luua uue aadressi […]
