تاثیر یادگیری ماشین

پنج ایده ای که IBM فکر میکنه که در پنج سال آینده جهان ما رو تغییر میده.

http://www.washingtonpost.com/blogs/innovations/wp/2013/12/17/five-innovations-ibm-expects-will-change-our-world/?wprss=rss_AllWPStoriesandBlogs&Post+generic=%3Ftid%3Dsm_twitter_washingtonpost&clsrd

به پررنگ بودن نقش «یادگیری ماشین» دقت کنید !

چیزهایی که در مورد یادگیری ماشین باید بدانید

تو این پست میخوام یه مقاله معرفی کنم! خوبی این مقاله اینه که توی چند صفحه نکاتی رو بررسی کرده که به راحتی نمیشه جایی همه ی اینها رو کنار هم پیدا کرد. خیلی خلاصه و مختصر و مفید نویسنده (استاد دانشگاه واشینگتون) تجربه های چند ساله خودش در یادگیری ماشین رو کنار هم نوشته. چیزهایی که برای درکش باید چندین سال توی حوزه یادگیری ماشین کار کرد تا به دستشون آورد.
از چکیده مقاله:

«هرچه داده های بیشتری در دسترس قرار می گیرد مساله های جذاب تر و مهم تری را می توان توسط یادگیری ماشین بررسی کرد. اما ایجاد یک سامانه یا کاربرد یادگیری ماشین احتیاج به هنرمندی و مهارت هایی دارد که در کتاب های درسی یادگیری ماشین یافت نمی شود. این مقاله خلاصه دوازده نکته و درس کلیدی است که هر محققی که در حوزه یادگیری ماشین کار می کند باید بداند.»

عنوان این ۱۲ نکته که عنوان ۱۲ بخش این مقاله است:

1- LEARNING = REPRESENTATION  + EVALUATION + OPTIMIZATION

2- IT’S GENERALIZATION THAT COUNTS

3- DATA ALONE IS NOT ENOUGH

4- OVERFITTING HAS MANY FACES

5- INTUITION FAILS IN HIGH DIMENSIONS

6- THEORETICAL GUARANTEES ARE NOT WHAT THEY SEEM

7- FEATURE ENGINEERING IS THE KEY

8 - MORE DATA BEATS A CLEVERER ALGORITHM

9- LEARN MANY MODELS, NOT JUST ONE

10- SIMPLICITY DOES NOT IMPLY ACCURACY

11- REPRESENTABLE DOES NOT IMPLY LEARNABLE

12- CORRELATION DOES NOT IMPLY CAUSATION

خوندن این مقاله یک بار واجب، سالی یک بار مستحب موکد،‌و هر سه ماه یک بار مستحب است!

لینک دانلود مقاله:  http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf

یادگیری ماشین در جورجیاتک

سلام،

چند تا مطلب پراکنده در مورد یادگیری ماشین (و علوم کامپیوتر) تو این چند وقتی دیدم که شاید جالب باشه :

۱- روز اولی که اومدم اینجا یه دوست برقی اومد، بعد از گپ و گفت اولیه یکی از حرفهاش مضمونش این بود: «که آماده ای پول پارو کنی ؟‌ »

۲- مدرک cs اینجا خیلی معتبره! به شدت براش کار هست. حتی آدما دوست دارن از computer engineering پاشن بیان cs و تو مدرکشون cs بخوره. همین.

۳- کلاس یادگیری ماشین پر آدم هایی از رشته های دیگه است. به شخصه توی این مدت ۳ تا فقط ایرانی دیدم که از عمران توی این دو ترمی گذشته درس «یادگیری ماشین» رو برداشتن. حالا رشته های دیگه و ملیت های دیگه بماند.

۴- یکی از دلایل این هجوم استقبال خود استادای  یادگیری ماشین برای اپلای کردن این ایده تو فیلدهای دیگه است. یه دوست عمرانی رفته بود و مسالش رو برای استاد ما توضیح داده بود. استاده کلی تحویل گرفته و بهش گفته بود که بیا همکاری کنیم و  ایمیل بزن بهم هر سوالی داشتی و ...! اگه این اتفاق ایران هم بیفته خیلی خوب میشه. اینکه از رشته های دیگه دیتاهاشون رو بیارن و بدن دست بچه های یادگیری ماشین.

۵- من درس یادگیری ماشین رو توی رزرو بودم. حتی این رزرو تا چند روز پس از پایان ثبت نام باقی مونده بود تا بتونن یه کلاس بزرگتر پیدا کنن... میدونم بیشتر از ۱۰۰ نفر برش داشتن. (چون کلاس اولی که عوضش کردن  ۱۰۰ نفر جا داشت)

۶- اینجا همه آدم ها یه کتاب بیشاپ دارن. حالا یا جلوی میزشونه، یا اینکه بردن گذاشتن تو خونشون. حتی دانشجوهای سال بالایی. می بینی که یه گوشنه نشستن و دارن میخونن.

۷- توی مک دونالد نشسته بودیم. داشتیم با بچه های ایرانی بستنی می خوردیم. یهو یکی از بچه های برقی ازم پرسید:«این یادگیری ماشین چیه که همه دارن میخونن؟ من یه دوست وایرلس کار دارم که داره میخونه»

۸- دو تا درس یادگیری ماشین اینجا ارائه میشه: ماشین لرنینگ ۱ و ماشین لرنینگ ۲. سیلابس اولیش رو از اینجا  و سیلابس دومیش رو از اینجا ببینید. درس تئوری یادگیری ماشین و یه سری درسهای پیشرفته هم هرازچندگاهی ارائه میشه. ماها که درس پترن دکتر ربیعی رو داشتیم قسمت اول تقریبا بلدیم. قسمت دومش میره تیکه دوم کتاب بیشاپ. مجموعا توی دو تا درس کتاب بیشاپ رو تموم میکنن به اصافه یه سری کاربردها و مباحث جدید.

۹- کلاس یادگیری ماشین اینجا هم مثل کلاسای شریف خودمونه. یا درس رو بلدی. یا اینکه سر کلاس خیلی چیزی عایدت نمیشه. آخرش باید خودت بشینی بخونی.

۱۰- من سه ساله که یکی از آروزهام خوندن کتاب بیشاپه... اما نشد. چندین بار تلاش ناموفق داشتم. رفتم سراغش اما ادامه ندادم. امیدوارم که وقتی دکترام تموم شد این یکی حداقل دیگه از لیست آرزوهام خط خورده باشه ;-)

درس‌های مرتبط ارائه شده در coursera

سلام

در ادامه‌ی مطلب ارائه درس وب هوشمند که مصطفی که دو تا از درس‌های سایت coursera رو معرفی کرده بود، می‌خواهم فهرست همه‌ی درس‌های مرتبط رو این‌جا بیارم.

در هوش مصنوعی چی کار کنیم خوبه؟

چند وقت پیش یکی دو نفر که دارند می‌رند هوش‌مصنوعی بخونند بهم گفتند که در چه زمینه‌هایی کار کنیم، خوبه... گفتم این بحث اینجا مطرح بشه هم خیلی می‌تونه خوب باشه.

از اونجا که من به دلایلی خیلی به مباحث کاربردی بیشتر علاقه دارم، اول در این مورد میگم! زمینه‌های کاربردی مهم در ایران به ترتیب اهمیت، از نظر من این‌هاست:

ارائه درس وب هوشمند

[بعد از یک وفقه‌ی نسبتاً طولانی]

سایت Coursera.org در ترم جدید ۲۹ درس رو ارائه کرده و چند تا از این درس‌ها هم به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ربط داره. معروف‌ترینش که اکثرا شنیدند خود درس یادگیری ماشین هست که توسط Andrew Ng ارائه شده. کلاً جالبه که یکی از افراد اصلی جریان Coursera هم یک آدم یادگیری ماشینی هست (همون Ng)!

حرف نخست

بسم الله الرحن الرحیم

این که در چه مکانی هستم اگرچه مهم هست، اما این که خیالاتم در چه مکانی پرسه میزنند شاید مهم‌تر باشد.

این که با چه کسانی روزگار می گذرانم اگرچه مهم هست، اما این که دلم پیش چه کسانی است شاید مهم‌تر باشد.

و این قاعده نه فقط برای مکان و اطرافیانم صادق است؛ که بر زمانم نیز ...

این که در چه زمانی هستم مهم، اما این که در چه زمانی سیر می‌کنم شاید مهم‌تر!