Uczenie Maszynowe: Perspektywy Badawcze, Ostatnie Post¿py i Przysz¿e Kierunki

Ta ksi¿¿ka to zorientowana na badania naukowa mapa drogowa po wspó¿czesnym uczeniu maszynowym, ustrukturyzowana wed¿ug trzech perspektyw: Perspektywy Badawcze, Ostatnie Post¿py i Przysz¿e Kierunki. Cz¿¿¿ I ustanawia rygorystyczne metodologie, sztuczn¿ inteligencj¿ zorientowan¿ na dane (aktywne uczenie si¿, s¿aby nadzór, ¿agodzenie stronniczo¿ci) oraz krytyczn¿ ewaluacj¿ wykraczaj¿c¿ poza pojedyncze wskäniki. Cz¿¿¿ II przedstawia przegl¿d architektur neuronalnych (od Transformerów po modele przestrzeni stanów), optymalizacj¿ (SAM, podwójne spadek), modelowanie generatywne (unifikacja dyfuzji), geometryczne g¿¿bokie uczenie si¿ oraz uczenie samo-nadzorowane/multimodalne. Cz¿¿¿ III obejmuje modele fundamentalne - prawa skalowania, umiej¿tno¿ci emergencjalne (uczenie si¿ w kontek¿cie, ¿äcuch my¿li), granice generatywnej AI (halucynacje, kontrolowana generacja) oraz podej¿cia neurosymboliczne (RAG, wykorzystanie narz¿dzi). Cz¿¿¿ IV porusza wielkie wyzwania: wydajne/zrównowäone uczenie maszynowe, uczenie si¿ ci¿g¿e/meta-uczenie si¿, interpretowalno¿¿/solidno¿¿/dopasowanie (RLHF, reprezentacja kauzalna) oraz ¿cie¿ki do AGI o wp¿ywie spo¿ecznym. Kädy rozdziä zawiera pytania otwarte i praktyczne listy kontrolne badä, których celem jest przeksztäcenie czytelników z konsumentów w twórców.