10 Tipps für IT und Informatik Studenten
Wenn "schlechte" Daten in ein Machine-Learning-System eingesaugt werden - so formulierte Alan Greenspan es, als er die Computermodelle diskutierte, die die Rezession von 2008 nicht vorhersagten -, kann es schwierig sein, Informationen auszutauschen. Ein neues Konzept, das von den Informatikern Junfeng Yang und Yinzhi Cao von der Columbia University bzw. der Lehigh University vorgeschlagen wurde, bringt die Idee des Unlearnings auf Computer. Wie Cao und Yang in der für die IEEE Xplore-Konferenz 2015 veröffentlichten Zusammenfassung schreiben, müssen Sie nicht den ganzen Weg zurück zum ersten Platz gehen, um zu vergessen:
Um ein Beispiel für Schulungsdaten zu vergessen, aktualisiert unser Ansatz lediglich eine kleine Anzahl von Summierungen - asymptotisch schneller als eine Umschulung von Grund auf. Unser Ansatz ist allgemein, weil die Summationsform aus dem Lernen statistischer Abfragen besteht, in denen viele Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert werden können. Unser Ansatz gilt auch für alle Stufen des maschinellen Lernens, einschließlich Auswahl und Modellierung von Funktionen. Unsere Bewertung von vier verschiedenen Lernsystemen und realen Workloads zeigt, dass unser Ansatz allgemein, effektiv, schnell und einfach zu bedienen ist.
Das Konzept des maschinellen Lernens beruht auf einem Fundament, das aus Hügeln und Informationshügeln aufgebaut ist. Dies kann hilfreich sein, um Robotern oder künstlichen Intelligenzen beizubringen, bestimmte Verbindungen herzustellen. Wenn zum Beispiel eine Person in einem schweren Mantel eine Axt trägt, könnte sie ein Feuerwehrmann sein. Bei diesen Schulungen können jedoch fehlerhafte Verbindungen auf der Grundlage des Datensatzes entstehen. Ihr Roboter könnte denken, dass alle Feuerwehrleute Bärte haben. Dies ist offensichtlich etwas, das Sie einem Computer wünschen zu denken.
Cao und Yang stützen diese Idee der informationstechnischen Entkopplung von Robotern auf das Konzept der Datenlinie - diese Daten sprießen nicht vollständig in die Welt, sondern haben eine nachvollziehbare Historie, während die Rohdaten verarbeitet werden, stellt fest Kurzweil A.I. Durch die Nutzung dieser Abstammungslinie können Maschinen ausgewählte Teile von Daten ablernen, ohne ihre Schulung vollständig zu löschen.
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