@akastargazer Прочел анотацию и не полез в полную статью, так что мог с выводами ошибиться.
Но все-таки.
В статье речь идет про подходы к обучению машины работе со набором статических единиц информации. Задача машины - расставить единицы в правильном порядке.
Было два подхода:
- Обучать машину системе расстановки.
- Обучать машину количествам вариантов расстановки.
Первый подход - пытаться научить машину думать
Второй - обучить машину в духе "monkey sees - monkey does".
Причем тут лингвисты и язык - я не понял. Речь вообще не про язык. Речь про поиск|подстановку схожих блоков единиц данных в массиве.
Это вообще никак не лингвистика.
@akastargazer Прочел анотацию и не полез в полную статью, так что мог с выводами ошибиться.
Но все-таки.
В статье речь идет про подходы к обучению машины работе со набором статических единиц информации. Задача машины - расставить единицы в правильном порядке.
Было два подхода:
- Обучать машину системе расстановки.
- Обучать машину количествам вариантов расстановки.
@akastargazer Прочел анотацию и не полез в полную статью, так что мог с выводами ошибиться.
Но все-таки.
В статье речь идет про подходы к обучению машины работе со набором статических единиц информации. Задача машины - расставить единицы в правильном порядке.
Было два подхода:
- Обучать машину системе расстановки.
- Обучать машину количествам вариантов расстановки.
Первый подход - пытаться научить машину думать
Второй - обучить машину в духе "monkey sees - monkey does".
Причем тут лингвисты и язык - я не понял. Речь вообще не про язык. Речь про поиск|подстановку схожих блоков единиц данных в массиве.
Это вообще никак не лингвистика.
@akastargazer Прочел анотацию и не полез в полную статью, так что мог с выводами ошибиться.
Но все-таки.
В статье речь идет про подходы к обучению машины работе со набором статических единиц информации. Задача машины - расставить единицы в правильном порядке.
Было два подхода:
- Обучать машину системе расстановки.
- Обучать машину количествам вариантов расстановки.