Student of Crypto
JimActive Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior
Preface Karl Friston Active Inference is a way of understanding sentient behavior. The very fact that you are reading these lines means that you are engaging in Active Inference-namely, actively sampling the world-in a particular way- because you believe you will learn something. You are palpating this page with your eyes simply because this is the kind of action that will resolve uncer- tainty about what you will see next and-indeed-what these words convey. In short, Active Inference puts th...
JimMADNESS AND CIVILIZATION
I "Stultifera Navis" AT the end of the Middle Ages, leprosy disappeared from the Western world. In the margins of the community, at the gates of cities, there stretched wastelands which sickness had ceased to haunt but had left sterile and long uninhabitable. For centuries, these reaches would belong to the non-human. From the fourteenth to the seventeenth century, they would wait, soliciting with strange incantations a new incarnation of disease, another grimace of terror, renewed rites of p...
JimBiết những gì bạn không biết
Chúng ta có 2 kiểu người dự báo : Những người không biết và những người không biết là mình không biết Thật đáng sợ khi bạn biết mình không biết một điều gì đó nhưng đáng sợ hơn là thế giới được vận hành bởi những người tin rằng họ biết chắc những gì đang xảy ra Có hai loại người để mất tiền : người không biết và người biết tất cả mọi thứ Tôi tin rằngRất khó để đoán được tương laiRất ít người có khả năng làm điều đó đúng một cách liên tụcVì vậy cách hợp lý hơn sẽ làTập trung vào vi mô , những ...
JimActive Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior
Preface Karl Friston Active Inference is a way of understanding sentient behavior. The very fact that you are reading these lines means that you are engaging in Active Inference-namely, actively sampling the world-in a particular way- because you believe you will learn something. You are palpating this page with your eyes simply because this is the kind of action that will resolve uncer- tainty about what you will see next and-indeed-what these words convey. In short, Active Inference puts th...
JimMADNESS AND CIVILIZATION
I "Stultifera Navis" AT the end of the Middle Ages, leprosy disappeared from the Western world. In the margins of the community, at the gates of cities, there stretched wastelands which sickness had ceased to haunt but had left sterile and long uninhabitable. For centuries, these reaches would belong to the non-human. From the fourteenth to the seventeenth century, they would wait, soliciting with strange incantations a new incarnation of disease, another grimace of terror, renewed rites of p...
JimBiết những gì bạn không biết
Chúng ta có 2 kiểu người dự báo : Những người không biết và những người không biết là mình không biết Thật đáng sợ khi bạn biết mình không biết một điều gì đó nhưng đáng sợ hơn là thế giới được vận hành bởi những người tin rằng họ biết chắc những gì đang xảy ra Có hai loại người để mất tiền : người không biết và người biết tất cả mọi thứ Tôi tin rằngRất khó để đoán được tương laiRất ít người có khả năng làm điều đó đúng một cách liên tụcVì vậy cách hợp lý hơn sẽ làTập trung vào vi mô , những ...
Student of Crypto
Subscribe to Jim
Subscribe to Jim
Share Dialog
Share Dialog
<100 subscribers
<100 subscribers
Hôm nay tôi tìm hiểu về AI từ Andrew Ng , khoá học của anh ấy được thiết kế rất dễ hiểu
Thị trường AI theo dự báo sẽ tạo ra thêm 13000 tỷ $ cho nước Mỹ , và hầu như tất cả các ngành nghề lĩnh vực thì AI đều có thể tác động tích cực đến nó , AI có 2 loại chính là ANI ( Trí tuệ nhân tạo hẹp ) xử lý một tác vụ như loa thông minh , xe tự lái , ứng dụng nông nghiệp và AGI ( Trí tuệ chung ) được mô tả làm bất cứ điều gì con người có thể làm nhưng anh ấy nói răng AGI cần vài chục năm hoặc lâu hơn để có thể thành hiện thực
Trong AI một mảng rộng lớn là Machine Learning và chủ yếu là Supervised Learning ( học có giám sát ) đó là việc học ánh xạ A ( đầu vào ) → B ( đầu ra ) , ví dụ như
Một thông báo email được lọc ra xem có phải là spam hay không ( lọc thư rác )
Audio được chuyển đổi sang text ( nhận dạng giọng nói )
Tiếng Anh được chuyển sang ngôn ngữ khác như Trung Quốc ( thông dịch máy )
Quảng cáo trực tuyến
Hình ảnh , Radar và đầu ra là vị trí xe khác ( xe tự lái )
Muốn hiệu xuất của ML tốt cần có 2 yếu tố là Big Data và Mạng Noron lớn
Trong AI có 3 mảng chính đó là ML + DS + DL
ML là lĩnh việc nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng
DS yêu cầu nhóm phân tích dữ liệu để có được những dữ liệu tổng hợp tốt để ra quyết định
Kiến trúc của ML bao gồm
Data đầu vào
Mô hình đào tạo
Triển khai
Hôm nay tôi tìm hiểu về AI từ Andrew Ng , khoá học của anh ấy được thiết kế rất dễ hiểu
Thị trường AI theo dự báo sẽ tạo ra thêm 13000 tỷ $ cho nước Mỹ , và hầu như tất cả các ngành nghề lĩnh vực thì AI đều có thể tác động tích cực đến nó , AI có 2 loại chính là ANI ( Trí tuệ nhân tạo hẹp ) xử lý một tác vụ như loa thông minh , xe tự lái , ứng dụng nông nghiệp và AGI ( Trí tuệ chung ) được mô tả làm bất cứ điều gì con người có thể làm nhưng anh ấy nói răng AGI cần vài chục năm hoặc lâu hơn để có thể thành hiện thực
Trong AI một mảng rộng lớn là Machine Learning và chủ yếu là Supervised Learning ( học có giám sát ) đó là việc học ánh xạ A ( đầu vào ) → B ( đầu ra ) , ví dụ như
Một thông báo email được lọc ra xem có phải là spam hay không ( lọc thư rác )
Audio được chuyển đổi sang text ( nhận dạng giọng nói )
Tiếng Anh được chuyển sang ngôn ngữ khác như Trung Quốc ( thông dịch máy )
Quảng cáo trực tuyến
Hình ảnh , Radar và đầu ra là vị trí xe khác ( xe tự lái )
Muốn hiệu xuất của ML tốt cần có 2 yếu tố là Big Data và Mạng Noron lớn
Trong AI có 3 mảng chính đó là ML + DS + DL
ML là lĩnh việc nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng
DS yêu cầu nhóm phân tích dữ liệu để có được những dữ liệu tổng hợp tốt để ra quyết định
Kiến trúc của ML bao gồm
Data đầu vào
Mô hình đào tạo
Triển khai
No activity yet