Ученые учат машины учиться, как люди
«Наши результаты показывают, что с помощью обратного инжиниринга того, как люди думают о проблеме, мы можем разрабатывать более совершенные алгоритмы», — объясняет Бренден Лейк, научный сотрудник Мура-Слоана в Нью-Йоркском университете и ведущий автор статьи. «Более того, эта работа указывает на многообещающие методы сокращения разрыва для других задач машинного обучения». …
