Comment apprenons-nous ? Existe-t-il une meilleure façon de procéder ? Que pouvons-nous prédire ? Pouvons-nous faire confiance à ce que nous avons appris ? Les écoles de pensée rivales dans le domaine de l'apprentissage automatique ont des réponses très différentes à ces questions. Les principales sont au nombre de cinq, et nous consacrerons un chapitre à chacune d'elles. Les symbolistes considèrent l'apprentissage comme l'inverse de la déduction et s'inspirent de la philosophie, de la psychologie et de la logique. Les connexionnistes font de la rétro-ingénierie du cerveau et s'inspirent des neurosciences et de la physique. Les évolutionnistes simulent l'évolution sur ordinateur et s'appuient sur la génétique et la biologie évolutionniste. Les bayésiens pensent que l'apprentissage est une forme d'inférence probabiliste et trouvent leurs racines dans les statistiques. Les analogistes apprennent en extrapolant à partir de jugements de similarité et sont influencés par la psychologie et l'optimisation mathématique.
Auteur:
Info: The Master Algorithm : How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
Commentaires: 0