O papel das estatísticas na aprendizagem de máquina
Alguns sites on-line nos querem fazer crer que as estatísticas e aprendizado de máquina são duas tecnologias completamente diferentes. Por exemplo, quando você lê Estatísticas vs. Machine Learning, lutar!, você começa a idéia de que as duas tecnologias não são apenas diferentes, mas francamente hostil para com o outro. O fato é que as estatísticas e aprendizado de máquina têm muito em comum e que as estatísticas representa um dos cinco tribos (escolas de pensamento) que tornam a aprendizagem de máquina viável. Os cinco tribos são
Video: 30/09/16 - Uma introdução ao machine learning usando o R [Rafael Izbicki]
- simbolistas: A origem desta tribo é na lógica e filosofia. Este grupo conta com dedução inversa para resolver problemas.
- conexionistas: A origem desta tribo é em neurociência. Este grupo conta com backpropagation para resolver problemas.
- evolucionários: A origem desta tribo é na biologia evolutiva. Este grupo conta com programação genética para resolver problemas.
- Bayesians: Esta origem desta tribo é nas estatísticas. Este grupo conta com inferência probabilística para resolver problemas.
- Analogizers: A origem desta tribo é em psicologia. Este grupo conta com máquinas de kernel para resolver problemas.
O objetivo final de aprendizagem de máquina é combinar as tecnologias e estratégias abraçadas pelos cinco tribos para criar um único algoritmo (o algoritmo de mestre) Que pode aprender alguma coisa. Claro, alcançar esse objetivo é um longo caminho. Mesmo assim, os cientistas tais como Pedro Domingos estão actualmente a trabalhar em direção a esse objetivo.
Video: Sistemas Distribuidos - Aprendizado de Máquina
Usando a estratégia tribo Bayesian, você resolver a maioria dos problemas usando alguma forma de análise estatística. Você vê estratégias abraçadas por outras tribos descritas, mas a principal razão que você começar com as estatísticas é que a tecnologia já está bem estabelecida e compreendido. Na verdade, muitos elementos de estatísticas qualificar mais como Engenharia (Em que as teorias são implementados) do que Ciência (Em que as teorias são criadas). Compreender o papel dos algoritmos na aprendizagem de máquina é essencial para a definição de como a aprendizagem de máquina funciona.