1 09 2020
What must one know a priori about an unknown functional dependency in order to estimate it on the basis of observations?
Bu soru çok ilginç, günümüz AI mantığını anlamak için önemli bence. Düşünmekte fayda var.
“1960 ile 1980 arasında istatistikte bir devrim meydana geldi: 1920-1930’larda tanıtılan Fisher’in paradigmasının yerini yenisi aldı. Bu paradigma, temel soruya yeni bir cevabı yansıtır:
What must one know a priori about an unknown functional dependency in order to estimate it on the basis of observations?
Bilinmeyen bir işlevsel bağımlılığı gözlemlere dayanarak tahmin etmek için önceden ne bilmek gerekir?
Fisher’in paradigmasında cevap çok kısıtlayıcıydı – neredeyse her şeyi bilmek gerekiyordu. Yani, sonlu sayıda parametrenin değerlerine kadar istenen bağımlılığı bilmek gerekir. Bu parametrelerin değerlerinin tahmin edilmesi, bağımlılık tahmini problemi olarak kabul edildi. Yeni paradigma eskisinin kısıtlamasının üstesinden geldi. Verilerden bağımlılığı tahmin etmek için bilinmeyen bağımlılığın ait olduğu işlevler setinin bazı genel özelliklerini bilmenin yeterli olduğu gösterilmiştir. Bilinmeyen bağımlılığı tahmin etmenin mümkün olduğu genel koşulları belirlemek, bilinmeyen bağımlılığa en iyi yaklaşımı bulmaya izin veren (tümevarımsal) ilkeleri tanımlamak ve son olarak bu ilkeleri uygulamak için etkili algoritmalar geliştirmek yeni teorinin konularıdır (Vapnik, 1995).”
Referans:
Vapnik, V. N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Information Science and Statistics. New York, NY: Springer New York. doi:10.1007/978-1-4757-2440-0