Обобщающие способности алгоритмов машинного обучения

🔥 mweO6x5UIXJjMTJi - мой авторский телеграм канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению, разбор кода и лучшие уроки для вас, подписывайтесь! 🔥 - для всех кто любит машинное обучение я собрал крутую папку с самыми полезными ресурсами для изучения - colab с кодом и совсееми ссылками из урока Инвариантность лежит в основе теории обобщающей способности алгоритмов машинного обучения (ТОСАМО). Проблема отсутствия инвариантности в слабом искусственном интеллекте впервые была поднята Марвином Минским, пионером в области ИИ и основателем первой лаборатории искусственного интеллекта. Алгоритмы слабого ИИ традиционно ищут гиперплоскости, чтобы разделить классы объектов и выявить их отличия. Однако инвариантность предлагает другой подход: вместо разделения классов она объединяет их через общий признак. Основная идея ТОСАМО состоит в том, чтобы не акцентироваться на различиях между объектами, а наоборот, находить общее, объединяющее их. Всё, что не входит в эту общую категорию, становится несущественным и может быть исключено из задачи классификации