1. Motywacja dla uczenia maszynowego -chęć pozwolenia sobie na unikanie dokładnego specyfikowania wiedzy ==> rozwiązywanie intuicyjnych problemów łatwych do rozwiązania dla człowieka poprzez uczenie się na przykładach -ominięcie tworzenia pół-automatycznych baz wiedzy poprzez automatyczne gromadzenie wiedzy i wychwytywania z niej danych wzorców (uczenie maszynowe) /////////////////////////////////// [prawidłowy dobór atrybutów]==> i lepsze - dostosowanie algorytmu do formy reprezentacji /////////////////////////////////// 2. Krótka charakteryzacja głębokiego uczenia maszynowego -modeluję bardziej złożone pojęcia za pomocą prostszych -ma rozbudowaną hierarchie reprezentacji (pojęc dziedziny) (gdzie jest wiele warstw abstrakcji) 3. Jakie są przyczyny niedawnego odnowienia zainteresowania głębokim uczeniem maszynowym? - możliwości obliczeniowe pozwalają na skuteczne trenowanie coraz większych modeli - dostępność ogromnych zbiorów danych treningowych - stosowane aktualnie modele są przystosowane do trenowania sieci o większej liczbie warstw 4. Wymień 2-3 powody mocy obliczeniowej mózgu ludzkiego, która jest wciąż trudna do osiągnięcia przez implementacje sztucznych sieci neuronowych. - znacznie wieksza liczba neuronów - znacznie większa liczba połączeń neuronowych (10 do 4 połączeń na neuron dla człowieka - google 10 do 3)