Comment penser à l'apprentissage non supervisé ? Comment en tirer profit ? Une fois que notre compréhension s'améliorera et que l'apprentissage non supervisé progressera, c'est là que nous acquerrons de nouvelles idées et que nous verrons une explosion totalement inimaginable de nouvelles applications. (...)
Mais je suis incapable de formuler ce que nous attendons de l'apprentissage non supervisé. On veut quelque chose ; on veut que le modèle comprenne... peu importe ce que cela signifie. (...)
Il existe un argument convaincant comme quoi les grands réseaux neuronaux profonds devraient être capables de représenter de très bonnes solutions aux problèmes de perception. Voilà pourquoi : les neurones humains sont lents, et pourtant les humains peuvent résoudre des problèmes de perception extrêmement rapidement et avec précision. Si l'homme peut résoudre des problèmes utiles en une fraction de seconde, il ne devrait avoir besoin que d'un très petit nombre d'étapes massivement parallèles pour résoudre des problèmes tels que la vision et la reconnaissance vocale.
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Info: Rapporté par David Beyer in, The Future of Machine Intelligence 2016
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