Несколько дней назад я стал родителем и понял, что это более красивый и более сложный способ воспитывать ребенка, чем воспитывать машину.

Когда я говорю «родить машину», значит обучать машину работе. Знаете, я тоже из тех, кто увлекается машинным обучением!

Почему сложнее?

Потому что Младенцы (люди) умны и обладают собственным разумом.

У людей есть 5 чувств (конечно, у некоторых может быть шестое или даже больше), которые являются врожденными, и это красота природы или человечества. Таким образом, младенцы всегда учатся посредством наблюдений, слушания, обоняния, осязания и разговора (как новорожденный учится посредством разговора?). Да, они постоянно учатся через все эти чувства и развивают собственное понимание мира вокруг них. То, что мы обучаем или кормим, - это один из многих способов обучения новорожденных, и это приятно наблюдать. Но тогда почему это сложно, потому что то, что они узнают и как они учатся, находится вне вашего контроля, и именно поэтому у всех нас уникальные личности, даже в семье.

А теперь давайте поговорим о воспитании машины, что до сих пор было для меня довольно интересным и сложным, но ... В любом случае машины не обладают всеми этими чувствами, и они учатся только и только тому, чему вы их учите. Они никогда не поймут правильного (субъективного) самостоятельно. Вот почему

Машины никогда не смогут заменить людей, где люди работают не как машины.

Машине требуется много-много данных (БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ), чтобы распознать лицо. Но мой ребенок начал узнавать свою мать в тот же день, с очень маленькими данными. Вау!

Почему красивее?

Я не думаю, что мне нужно это объяснять, просто чтобы привести пример. Я разработал множество моделей машинного обучения до сих пор, но ни разу не обработал их, улыбнулся мне в ответ.

Это действительно потрясающе - исследовать эту аналогию, и, надеюсь, я узнаю больше из своего родительского опыта, чтобы построить более совершенные модели машинного обучения.

«Легче вырастить сильных детей, чем исправить сломленных». - Фредерик Дуглас

Распространите вышесказанное на свои модели машинного обучения.