2017-02-05 7 views

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コンピューティングのあらゆる部分は、理論的なコンピュータサイエンスの一部です。機械学習は、計算の実行可能性と情報理論に関連しています。これは、理論計算機科学の基礎をたくさん持っています。また、アルゴリズムの複雑さも機械学習の一部です。別のブランチは、理論的なコンピュータサイエンスの一部である知識ベースのシステムです。

もちろん、機械学習アルゴリズムを正しく導入するために、これについて何も知る必要はありません。それは確かにこれについて知っているのを助ける。

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まず、これらの用語の境界は、テクノロジーに関連するほとんどすべての言語のように、非常に曖昧です。誰もがこれについて意見を持っており、豊富な意見がありますが、各単語の意味を定義する上での事実の欠如があります。私はMLがAIとTCSの両方の範囲に入っていると言います。あなたがそれを哲学的に考えるなら、本当に必要なのですが、それがTCSのためでないならAIやMLがないかもしれません(MLは単なるAIの実用的なアプリケーションであると信じています。人のように)。 とにかく、実際には、言語学者の哲学であるウィットゲンシュタインを読んで、言語の相互主義について読むことをお勧めします。また、バイナリで定義し、分類することで無益な試みをするのではなく、特定のシナリオにその用語をスコープすることなくそれらを分離することができます。

ちょうど別の意見ですが、HTH

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