در این ویدئو، بحث را با مفاهیم پیشرفته در دانش کوانت، خصوصاً یادگیری ماشین، ادامه می‌دهیم. در این قسمت به شما نشان می‌دم که چرا این حوزه میانبر نیست و اهمیت مانایی در شناسایی داده‌های مفید برای مدل‌ها را توضیح می‌دم. همچنین تاکید می‌کنم که درک عمیق مفاهیم آماری حتی برای موفقیت در مسیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم ضروری است.
نکات کلیدی مطرح شده در این ویدیو:
- تصورات غلط درباره هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ترید
- یادگیری ماشین: زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی
- مدل‌سازی فرایند یادگیری انسان
- اهمیت آموزگار درست در آموزش مدل‌ها
- مفهوم “آشغال داخل، آشغال خارج” (Garbage In, Garbage Out)
- اهمیت مانایی (Stationarity) در شناسایی فیچرهای مفید
- تعریف مانایی و ویژگی‌های یک متغیر مانا
- ناقض‌های مانایی (میانگین یا واریانس ناپایدار)
- چالش‌های دستیابی به مانایی در داده‌های گذشته و آینده
- تاکید بر عدم وجود میانبر و لزوم دانش عمیق ریاضی و آماری
بازگشت به صفحه دوره | قسمت بعد
