На протяжении всей компьютерной эры программирование было доминирующим подходом к указанию компьютерам, что делать. Однако в последние годы в качестве альтернативного метода появилось глубокое обучение. Хотя оба подхода имеют свои преимущества, исследователи сейчас изучают способы объединения преимуществ традиционного программирования с мощью алгоритмов обучения. программирование позволяет нам автоматизировать задачи. Это дает нам больше времени для других дел. Во-вторых, программирование позволяет нам создавать новые продукты и услуги. Это стимулирует инновации и экономический рост. В-третьих, программирование позволяет нам решать проблемы. Это может быть что угодно, от разработки нового лечения до создания более эффективного способа доставки товаров.

Преимущества программирования:

Модульность и инкапсуляция. Программирование позволяет организовать код в модульные компоненты с определенными обязанностями. Это облегчает понимание и изменение различных частей кода.

Инкрементальная разработка: программное обеспечение можно создавать постепенно, что позволяет накапливать знания и функциональность.

Проверенное обобщение: традиционное программирование может гарантировать, что фрагмент кода будет работать во всех случаях, а не только в тех, на которых он был протестирован.

Привлекательность глубокого обучения

Подход, основанный на данных: глубокое обучение может изучать закономерности и принимать решения, не требуя глубокого понимания лежащих в основе взаимосвязей.

Пусть данные говорят: глубокое обучение позволяет данным направлять принятие решений, вместо того, чтобы полагаться на предвзятые представления или предубеждения.

Способность учиться на основе ограниченных знаний. Алгоритмы глубокого обучения могут учиться на относительно небольших объемах данных, что позволяет решать сложные задачи с минимальными предварительными знаниями.

Исследователи заинтересованы в том, чтобы найти золотую середину, которая сочетает в себе сильные стороны как программирования, так и глубокого обучения. Они стремятся использовать способность учиться на данных, сохраняя при этом проверенную универсальность и модульность традиционного программирования.

Создание программ с помощью машинного обучения

Для создания программ, которые могут генерировать сложные выходные данные, требуется корпус программ. При указании синтезатору программ найти программы, которые могут генерировать как можно больше выходных данных, при создании таких программ возникают проблемы из-за их сложности. Однако, изучив несколько программ и применив методы символического мышления из анализа программ, становится возможным определить основные строительные блоки, которые инкапсулируют знания, полученные при выполнении этих программ. Это позволяет исследовать различные комбинации этих строительных блоков, позволяя машине научиться эффективно их использовать.

В конечном итоге этот процесс приводит к созданию нейронной сети, которая может помочь в формировании результатов. Эти новые компоненты можно быстро изучить и комбинировать для выполнения сложных задач. Путем объединения и построения более сложных компонентов, подобно тому, как программное обеспечение строится из простых и сложных компонентов, становится возможным достижение сложных результатов с относительно небольшим количеством кода.

Эти иллюстрации показывают возможность объединения программирования со знаниями машинного обучения:

  • Создайте программное обеспечение, которое может выводить сложные результаты.
  • Используйте подходы к символическому мышлению, чтобы точно определить основные компоненты.
  • Исследуйте различные варианты расположения строительных блоков.
  • Разработайте нейронную сеть для эффективного использования деталей.
  • Получите сложные результаты с небольшим кодом.

Можно открыть новые возможности, объединив идеи программирования и машинного обучения. .