主算法如何改变机器学习世界？

问：

“主算法”如何改变机器学习世界？

一种称为“主算法”的想法正在影响我们如何看待机器学习和人工智能工作。

华盛顿大学的教授佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）普遍认为这个想法，他将主算法基于五种不同类型的机器学习和人工智能原理：象征主义，连接主义，进化论，贝叶斯理论和类比。

这个想法是，通过统一这些学科并创建可跨渠道使用的算法，您可以从根本上推进机器学习的能力。 这与涉及机器学习过程的深度学习网络的思想有关。

主算法的各个方面之一是它可以跨通道工作。 一些专家将其解释为算法可以穿越专有平台的想法，这种专有平台可以告诉他们更多有关消费者的信息。 例如，主算法的流行方面之一是，它将与Facebook等社交媒体平台以及Google工具等其他环境一起使用，以实现更全面的数字监控形式以及与用户或受试者的更深层次的关系。

主算法赢得了Bill Gates等技术领导人和习近平等世界领导人的广泛关注-它已经成为描述Hebbian学习，有监督和无监督机器学习，贝叶斯物流等概念的一种有趣且流行的方式。

“主算法”的某些替代含义是指为创建全面的算法而进行的其他工作，这些算法将更多地模仿人类和认知行为，例如Geoff Hinton等提出的反向传播思想。 但是，由Pedro Domingos理论化的主算法思想集是如何在技术行业中使用主算法的最流行示例。 无论是将学科，模式，平台或认知工作的类型结合在一起，母版算法都提出了这样的想法，即您可以将不同类型的工具混合并混合在一起，以形成一种功能更强大，功能更强大的机器学习和人工智能应用程序。