یکی از عمیق ترین حقایق یادگیری ماشین اینست که : همواره خوب نیست که از یک مدل “پیچیده تر” استفاده کرد، مدلی که فاکتور های بیشتری را به حساب می‌آورد. اما مسئله مهمتر اینست: چگونه پیچیدگی یک مدل را توجیه کنیم، و یا اینکه تا چه میزان پیچیدگی یک مدل قابل توجیه است؟
در این پست سعی شده یکی از مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین، یعنی "بیش‌برارزش" و روشهای مقابله با آن از یک دیدگاه فلسفی بررسی شود . اساسا بیش برارزش نوعی “بت پرستی داده” است، با پیامد تمرکز بر روی آنچه که قادر به اندازه گیری هستیم نه آنچه که اهمیت دارد.
https://alisterta.github.io/2018-09-28/چه-وقت-کم-تر-فکر-کنیم!-بررسی-پاره-ای-از-مفاهیم-یادگیری-ماشینی-از-یک-دیدگاه-فلسفی/
Post #4153
4.4K
Forwarded from Deep learning channel (Alister☄)
alisterta.github.io چه وقت کم تر فکر کنیم! بررسی پاره ای از مفاهیم یادگیری ماشینی از یک دیدگاه فلسفی معلم ریاضی درس جدید رو شروع کرد و بدون مقدمه شروع به نوشتن فرمول کرد، اما من پافشاری کردم که قبل از ارائه فرمول فلسفه آن را شرح دهد، بعد از کمی کش‌مکش مجبور شدم کلاس را ترک کنیم.- ❤ 4
- 👍 2