Real-World Machine Learning

19 belangrijke vragen over Real-World Machine Learning

Wat is het standaardprocedure voor software updates in de context van Machine Learning (ML)?

- Updates versnellen in overeenstemming met CI/CD paradigma
- Training distributies uitbreiden door meerdere data sources te aggregeren
- Nieuwe beleidslijnen trainen en controllers asynchroon updaten

Waarvoor worden door ML gegenereerde controllers ook gebruikt buiten standalone implementaties?

- Als componenten van grotere systemen
- Bijvoorbeeld in Multi-level Darwinist Brain architectuur

Hoe werkt het selecteren van een beleidslijn binnen de MDB architectuur?

- Selectie van beleidslijn is zelf een beleidslijn
- Onderworpen aan tevredenheidsmodel
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat is het doel van 're-representatie' in de DREAM architectuur?

- Creëert abstractere representaties voor ondersteuning van transfer leren
- Faciliteert een gebruikersgedefinieerd trainingscurriculum

Wat is volgens het document het standpunt over de waarde van ML?

- Waardevol zolang claims overeenkomen met vastgestelde principes
- Agent leert en handelt niet zelfstandig na inzet

Waarom is het mogelijk de update snelheid te verhogen bij ML toepassingen?

- Door het CI/CD paradigma dat moderne software engineering domineert

Hoe wordt de trainingsverdeling uitgebreid om updates te versnellen bij ML?

- Door parallelle aggregatie van meerdere databronnen

Wat bepaalt of databronnen geschikt zijn voor aggregatie in ML processen?

- Mensen beoordelen of databronnen bij dezelfde taak/omgeving horen

Hoe worden nieuwe beleidslijnen bijgewerkt in ML implementaties?

- Door nieuwe beleidslijnen op de achtergrond te trainen en asynchroon bij te werken

Wat voor soort architectuur maakt gebruik van ML-gegenereerde controllers?

- Multi-level Darwinist Brain architectuur

Hoe wordt beleidslijnselectie benaderd in de MDB architectuur?

- Als een beleidslijn, gebaseerd op een tevredenheidsmodel

Hoe worden wereldmodellen en tevredenheidsmodellen initiëel opgesteld in MDB?

- Gegeven door ontwerpers, met genoeg algemeenheid voor bepaalde taken

Wat is de kern van beleids- en modelleerleren in MDB?

- Offline via neuro-evolutie, onderhevig aan handgemaakte waardefuncties

Hoe verschilt de DREAM architectuur van MDB?

- Introduceert 're-representatie' voor abstracter representaties en transfer leren

Legt een geïmplementeerde ML agent zelfstandig nieuwe kennis of acties vast?

- Nee, het leert of handelt niet autonoom na implementatie

Wat is een veel besproken onderwerp over de toekomst van ML-technologie?

- Of ML uiteindelijk denkende machines zal produceren

Onder welke licentie valt het hoofdstuk "Where is My Mind?"

- Creative Commons Attribution 4.0 International License

Wat mag je doen onder de Creative Commons Attribution 4.0 International License?

- Gebruik, delen, aanpassen, verspreiden en reproduceren in elk medium of formaat

Wat is vereist wanneer je materiaal gebruikt onder de Creative Commons Attribution 4.0 International License?

- Toepasselijke krediet geven aan originele auteur(s) en bron
- Link naar Creative Commons License geven
- Wijzigingen aangeven

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo