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दो सोलो, एक अंतराल, एक इंजन

मशीन लर्निंग त्रिभुज के चार घटक हैं: आपका विनिर्देश, उनका विनिर्देश, एक मशीन लर्निंग इंजन, एक अंतराल बंद करना।

Unturf कुछ अंतरालों के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है: शिक्षा, कोड निष्पादन, डेटा वितरण। पाठ्यक्रम लेखक एक विनिर्देश रखते हैं। छात्र दूसरा रखते हैं। मशीन लर्निंग इंजन उनके बीच बैठता है, प्रतिक्रियाओं को वर्गीकृत करता है & अनुकूली प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। unhomeschool इस पैटर्न का एक पाठ-आकार का उदाहरण है।

लेकिन पैटर्न unturf से पहले मौजूद है। यह कहीं भी लागू होता है जहां दो सोलो पूरक डोमेन गहराई रखते हैं & एक वास्तविक अंतराल उन्हें अलग करता है। एक पोषण विशेषज्ञ & एक रोगी नेविगेटर। एक मशीनिस्ट & एक डिजाइन इंजीनियर। एक गांव के बुजुर्ग & एक मौखिक इतिहासकार। एक किताबकार & एक नकद रहित सहकारी। इनमें से कोई भी जोड़ी त्रिभुज बना सकती है।

पूछने के लिए सवाल यह नहीं है: क्या unturf के पास मेरे डोमेन के लिए एक बाल इकाई है? सवाल यह है: मेरे अंतराल के दूसरी ओर विनिर्देश कौन रखता है?

चार-भाग की जांच

किसी भी त्रिभुज बनाने से पहले, सभी चार घटक मौजूद हैं यह सत्यापित करें:

1. आपका विनिर्देश: आप पर्याप्त डोमेन ज्ञान रखते हैं सही उत्तर कैसा दिखता है, आंशिक उत्तर कैसा दिखता है, & उनके बीच की सीमा कहां गिरती है यह स्पष्ट करने के लिए।

2. उनका विनिर्देश: अंतराल के दूसरी ओर कोई भी गहरा डोमेन ज्ञान रखता है। वे जानते हैं कि उन्हें क्या चाहिए। वे पहचान सकते हैं जब उन्हें यह मिलता है।

3. एक वास्तविक अंतराल: दोनों विनिर्देश वर्तमान में पूरे नहीं होते। दूरी, भाषा, लागत, प्रारूप, या पहुंच उन्हें जुड़ने से रोकती है।

4. एक मशीन लर्निंग पुल: एक वर्गीकृत ऑपरेशन दोनों विनिर्देशों के बीच मौजूद है। इंजन एक ओर से इनपुट प्राप्त कर सकता है, दूसरी ओर के विनिर्देश के विरुद्ध इसे संसाधित कर सकता है, & कुछ उपयोगी वापस कर सकता है।

अगर कोई घटक गायब है, तो त्रिभुज नहीं बनता। अगर सभी चार मौजूद हैं, यह उसी तरह बनता है चाहे डोमेन कौन सी पूंजी रूप उत्पन्न करे।

त्रिभुज की पहचान करें

एक ठोस परिदृश्य पर चार-भाग की जांच लागू करें।

एक सोलो घरेलू विद्युत विशेषज्ञों के लिए पाठ्यक्रम बनाता है। एक अन्य सोलो ठेकेदारों के लिए एक उपकरण इन्वेंटरी सिस्टम चलाता है। उनके बीच का अंतराल वर्णित करें & स्केच करें कि मशीन लर्निंग पुल जो इसे बंद करेगा।

शरीर & भूमि में निहित ज्ञान

जीवित पूंजी धारक, पोषण विशेषज्ञ, किसान, जड़ी-बूटी विशेषज्ञ, दाई, भौतिक चिकित्सक, सीधे अवलोकन से निर्मित विनिर्देश रखते हैं: शरीर, मिट्टी, पौधे, जन्म परिणाम, वसूली पैटर्न। उनका ज्ञान हस्तलिखित नोट्स, स्मृति, & हजारों मामलों पर तीक्ष्ण पैटर्न मान्यता में जमा होता है।

भौतिक पूंजी धारक, मशीनिस्ट, निर्माता, भूमि संरक्षक, निर्माता, भौतिकी & शिल्प से निर्मित विनिर्देश रखते हैं। एक मशीनिस्ट जिसने 10,000 उपकरण पथ चलाए हैं, एक विनिर्देश रखता है जिसे कोई मैनुअल पूरी तरह कवर नहीं करता। एक निर्माता जिसने 200 घर तैयार किए हैं, वह जानता है कि कौन से स्टड बे एक निरीक्षक करने से पहले विफल होंगे।

दोनों रूप डिजिटलकरण का विरोध करते हैं। आप एक दाई के 20 साल के जन्म परिणाम पैटर्न को स्प्रेडशीट में निर्यात नहीं कर सकते बिना अधिकांश को खोए जो ज्ञान को उपयोगी बनाता है। आप एक मशीनिस्ट की चैटर के लिए महसूस करने को एक सहनशीलता विनिर्देश में एन्कोड नहीं कर सकते। निहित घटक वास्तविक है & यह बड़ा है।

डिजिटलकरण के लिए यह प्रतिरोध ठीक वह कारण है कि मशीन लर्निंग पुल यहां मूल्यवान हैं। अंतराल सूचना असमानता नहीं है: दोनों सोलो चीजें जानते हैं। अंतराल अनुवाद है: दाई का पैटर्न मान्यता & प्रसवोत्तर देखभाल नेविगेटर का मिलान तर्क विभिन्न प्रारूपों में मौजूद हैं। एक मशीन लर्निंग पुल किसी भी विनिर्देश को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यह उनके बीच अनुवाद करता है।

ML Triangle Capital Map

पूंजी रूप द्वारा विशिष्ट सोलो

जीवित: पोषण विशेषज्ञ, किसान, जड़ी-बूटी विशेषज्ञ, दाई, भौतिक चिकित्सक, सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ता

भौतिक: मशीनिस्ट, निर्माता, भूमि संरक्षक, निर्माता, मरम्मत तकनीशियन, उपकरण-निर्माता

अंतराल के दूसरी ओर पूरक सोलो डोमेन के आधार पर भिन्न होता है। एक दाई का पूरक सोलो प्रसवोत्तर देखभाल समन्वयक, होम विजिटिंग नर्स शेड्यूलर, या दौला प्रशिक्षण कार्यक्रम हो सकता है। एक मशीनिस्ट का पूरक सोलो डिजाइन इंजीनियर, सामग्री सोर्सिंग विशेषज्ञ, या सहनशीलता डेटाबेस रखरखाव कार्यकर्ता हो सकता है।

उनके बीच का अंतराल हमेशा एक ही आकार है: प्रत्येक ओर गहरा डोमेन ज्ञान, बीच में कोई साझा प्रारूप नहीं।

दाई का विनिर्देश

जीवित पूंजी के लिए एक ठोस परिदृश्य।

एक दाई के पास 20 साल के जन्म परिणाम पैटर्न स्मृति & हस्तलिखित नोट्स में संग्रहित हैं। एक सोलो प्रसवोत्तर देखभाल मिलान उपकरण बनाता है। दाई का विनिर्देश क्या होगा & उनके बीच मशीन लर्निंग पुल क्या करेगा?

सिद्धांत व्यवहार से मिलता है

बौद्धिक पूंजी धारक, शोधकर्ता, पुस्तकालयाध्यक्ष, खुला स्रोत डेवलपर, डोमेन लेखक, संगठित, दस्तावेजित ज्ञान रखते हैं। यह कलाकृतियों में मौजूद है: कागजात, कोडबेस, पाठ्यक्रम, डेटाबेस, संदर्भ संग्रह। ज्ञान वास्तविक है & अक्सर गहरा है। समस्या: यह एक प्रारूप में मौजूद है जो उस व्यवहारकर्ता से डिस्कनेक्ट है जिसे इसकी आवश्यकता है।

अनुभवात्मक पूंजी धारक, शेफ, कारीगर, कारीगर, एथलीट, संगीतकार, विपरीत रखते हैं: न्यूनतम दस्तावेज के साथ गहरा अभ्यास। एक शेफ जिसने 5,000 सॉस बनाए हैं, स्वाद संतुलन के लिए एक विनिर्देश रखता है जिसे कोई रेसिपी किताब पूरी तरह कैप्चर नहीं करती है। एक ओलंपिक राउवर हजारों घंटों की जल पर प्रतिक्रिया से निर्मित स्ट्रोक दक्षता के लिए एक विनिर्देश रखता है।

मशीन लर्निंग त्रिभुज एक बौद्धिक सोलो & एक अनुभवात्मक सोलो के बीच सिद्धांत & व्यवहार के बीच के अंतराल को बंद करता है। बौद्धिक सोलो का विनिर्देश वर्णन करता है कि सही रूप अमूर्त में क्या दिखता है। अनुभवात्मक सोलो का विनिर्देश वर्णन करता है कि सही रूप व्यवहार में कैसा महसूस होता है। मशीन लर्निंग इंजन दोनों के विरुद्ध ठोस प्रदर्शन को वर्गीकृत करता है।

यह unhomeschool संरचना है

एक पाठ्यक्रम लेखक (बौद्धिक पूंजी) एक पाठ लिखता है। एक छात्र (अनुभवात्मक पूंजी) एक गतिविधि का प्रयास करता है। मशीन लर्निंग इंजन छात्र की प्रतिक्रिया को पाठ्यक्रम लेखक के विनिर्देश के विरुद्ध वर्गीकृत करता है & अनुकूली प्रतिक्रिया वापस करता है। लेखक कभी छात्र को नहीं देखता है। छात्र लेखक के कच्चे विनिर्देश को कभी नहीं देखता है। इंजन अनुवाद करता है।

वही संरचना किसी भी डोमेन के लिए काम करती है जहां सिद्धांत & व्यवहार अंतराल के अलग-अलग पक्षों पर मौजूद हैं। मशीन लर्निंग इंजन को डोमेन को समझने की आवश्यकता नहीं है: इसे दोनों विनिर्देशों को इतना सटीक होने की आवश्यकता है कि यह इनपुट को उनके विरुद्ध वर्गीकृत कर सकता है।

नौकायन त्रिभुज

अनुभवात्मक पूंजी से एक परिदृश्य।

एक ओलंपिक नौकायन प्रशिक्षक 2 सेकंड की वीडियो में स्ट्रोक अक्षमता की पहचान कर सकता है। एक खेल विश्लेषण स्टार्टअप के पास 10,000 घंटे की दौड़ वीडियो है। मशीन लर्निंग त्रिभुज का वर्णन करें जो उनके बीच के अंतराल को बंद करता है।

विनिर्देश लिखने के लिए सबसे कठिन

सामाजिक पूंजी धारक, कनेक्टर, सामुदायिक आयोजक, विश्वास-धारक, नेटवर्क से निर्मित विनिर्देश रखते हैं। वे जानते हैं कि कौन किसे जानता है, कौन पालन करता है, कौन किस कमरे में किस तरह की विश्वसनीयता रखता है। यह ज्ञान स्मृति & लंबे रिश्तों की बनावट में रहता है। यह किसी भी डेटाबेस में प्रकट नहीं होता है।

सांस्कृतिक पूंजी धारक, कहानीकार, परंपरा रक्षक, इतिहासकार, कलाकार, साझा अर्थ रखते हैं। वे एक समुदाय के जीवंत अभिलेख रखते हैं: कहानियां जो भूमि उपयोग पैटर्न, संघर्ष समाधान विधियां, मौसमी प्रथाएं, अंतर-पीढ़ीगत अनुबंध एन्कोड करती हैं। यह ज्ञान केवल कहकर & बार-बार कहने के माध्यम से जीवित रहता है।

आध्यात्मिक पूंजी धारक, ध्यानी, चैपलेन, अर्थ-निर्माता, उपस्थिति रखते हैं। वे जानते हैं कि कठिनाई में किसी को कैसे रखें, प्रतिबिंब के लिए परिस्थितियां कैसे बनाएं, इरादा जब यह चुप हो गया है सतह कैसे करें। उनका विनिर्देश संबंधात्मक & संदर्भात्मक है ऐसे तरीकों में जो स्पष्ट अभिव्यक्ति का विरोध करते हैं।

ये पूंजी रूप हैं जिनके लिए विनिर्देश लिखना सबसे कठिन है। सामाजिक पूंजी 'लोगों को जानना' महसूस होता है। सांस्कृतिक पूंजी 'कहानियों को जानना' महसूस होता है। आध्यात्मिक पूंजी 'मौजूद होना' महसूस होता है। कोई भी विवरण विनिर्देश नहीं है।

यह विनिर्देश लिखने योग्य क्या बनाता है

एक सामाजिक पूंजी विनिर्देश नेटवर्क के विश्वास-संरचना को नाम देता है: कौन किसके लिए वाउच करता है, किस आधार पर, किस डोमेन में। मशीन लर्निंग पुल विश्वास को प्रतिस्थापित नहीं करता है: यह परिचय को सही वाउचिंग पथ में मार्गदर्शन करता है।

एक सांस्कृतिक पूंजी विनिर्देश एक परंपरा के पैटर्न शब्दावली को नाम देता है: आवर्ती विषय, विहित उदाहरण, कहानियां जो कौन से मान एन्कोड करती हैं। मशीन लर्निंग पुल कहानी कहने को प्रतिस्थापित नहीं करता है: यह दिए गए प्रश्न के लिए प्रासंगिक कहानियां सतह करता है।

एक आध्यात्मिक पूंजी विनिर्देश परिस्थितियों & प्रथाओं को नाम देता है जो सुरक्षित रूप से प्रतिबिंब, अर्थ-मान्यता, या इरादा-सेटिंग उत्पन्न करते हैं। मशीन लर्निंग पुल ध्यानी को प्रतिस्थापित नहीं करता है: यह उपचार को पैमाने करता है।

अभिव्यक्ति कार्य कठिन है। लेकिन एक सोलो जो इन विनिर्देशों को लिख सकता है वह उस समुदाय की सेवा करने की कोशिश करने वाले किसी के लिए एक पुल बन जाता है: समुदाय की पूंजी को निकाले बिना प्रक्रिया में।

गांव के बुजुर्ग का विनिर्देश

सांस्कृतिक पूंजी से एक परिदृश्य।

एक गांव के बुजुर्ग के पास तीन पीढ़ियों के मौखिक इतिहास हैं: कहानियां जो भूमि उपयोग पैटर्न, मौसमी प्रथाएं, & संघर्ष समाधान विधियां एन्कोड करती हैं। उस ज्ञान के लिए एक विनिर्देश कैसा दिखता है? अंतराल के दूसरी ओर पूरक सोलो कौन है?

तीन भाग, एक संरचना

हर विनिर्देश में पूंजी रूप चाहे डोमेन उत्पन्न करे, समान तीन-भाग की संरचना है:

भाग 1: आप क्या रखते हैं। आपका डोमेन, आपकी पूंजी रूप, आपका निहित ज्ञान। 'मैं X के बारे में बहुत कुछ जानता हूं' नहीं, विशिष्ट शब्दावली को नाम दें आप अपने द्वारा देखी जाने वाली चीजों को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग करते हैं। दाई अपनी जोखिम श्रेणियों को नाम देती है। नौकायन प्रशिक्षक अपनी स्ट्रोक अक्षमता वर्गीकरण को नाम देता है। गांव के बुजुर्ग भूमि उपयोग & संघर्ष के लिए अपनी पैटर्न शब्दावली को नाम देते हैं। अगर आप श्रेणियों को नाम नहीं दे सकते, आपके पास विशेषज्ञता नहीं है, आपके पास विनिर्देश है। विशेषज्ञता विनिर्देश बन जाती है जब यह अपने स्वयं के विशिष्टताओं को नाम देती है।

भाग 2: किसे चाहिए & पहुंच नहीं कर सकता। दूसरा सोलो, अंतराल, दूरी। 'X में रुचि रखने वाले सभी को' नहीं: एक नाम वाली भूमिका ठोस कार्य के साथ जिसे आपकी वर्गीकरण शब्दावली की आवश्यकता है। प्रसवोत्तर समन्वयक जिसे जन्म परिणाम रूटिंग की आवश्यकता है। खेल विश्लेषण स्टार्टअप जो प्रशिक्षक की वर्गीकरण के बिना पैमाने पर विस्तार नहीं कर सकता है। भूमि पुनर्स्थापना व्यवहारकर्ता जिसे हस्तक्षेप से पहले ऐतिहासिक पूर्वज की आवश्यकता है। अंतराल वास्तविक होना चाहिए: अगर दोनों सोलो पहले से ही सीधे विनिर्देश का आदान-प्रदान कर सकते हैं, तो कोई पुल आवश्यक नहीं है।

भाग 3: मशीन लर्निंग बीच में क्या करता है। पुल ऑपरेशन: इनपुट प्रारूप, वर्गीकरण तर्क, आउटपुट प्रारूप। 'मशीन लर्निंग उन्हें जोड़ता है' नहीं: फ़ंक्शन का नाम दें। एक आख्यान जन्म रिकॉर्ड लें, इसे दाई की जोखिम वर्गीकरण के विरुद्ध वर्गीकृत करें, देखभाल-मिलान संकेत वापस करें। वीडियो क्लिप लें, इसे प्रशिक्षक की स्ट्रोक शब्दावली के विरुद्ध स्कोर करें, दक्षता रेटिंग वापस करें। व्यवहारकर्ता का प्रश्न लें, इसे बुजुर्ग की पैटर्न शब्दावली के विरुद्ध मेल खाएं, प्रासंगिक कहानियां सतह करें। पुल एक फ़ंक्शन है, संबंध नहीं।

ML Triangle Specification Structure

पूंजी रूप शब्दावली बदलते हैं: संरचना नहीं

जीवित पूंजी विनिर्देश जैविक & अवलोकन शब्दावली का उपयोग करते हैं: स्वास्थ्य संकेतक, जोखिम मार्कर, देखभाल थ्रेशोल्ड।

भौतिक पूंजी विनिर्देश भौतिक & तकनीकी शब्दावली का उपयोग करते हैं: सहनशीलता, सामग्री गुण, प्रक्रिया पैरामीटर।

वित्तीय पूंजी विनिर्देश प्रवाह शब्दावली का उपयोग करते हैं: रनवे, जलाने की दर, चालान श्रेणियां, भुगतान समय।

बौद्धिक पूंजी विनिर्देश ज्ञान-संरचना शब्दावली का उपयोग करते हैं: पाठ्यक्रम दायरा, विषय निर्भरता, आकलन मानदंड।

अनुभवात्मक पूंजी विनिर्देश प्रदर्शन शब्दावली का उपयोग करते हैं: रूप श्रेणियां, त्रुटि वर्गीकरण, महारत थ्रेशोल्ड।

सामाजिक पूंजी विनिर्देश विश्वास-नेटवर्क शब्दावली का उपयोग करते हैं: वाउचिंग संबंध, प्रतिष्ठा डोमेन, परिचय पथ।

सांस्कृतिक पूंजी विनिर्देश पैटर्न शब्दावली का उपयोग करते हैं: आवर्ती विषय, विहित उदाहरण, एन्कोडित मान।

आध्यात्मिक पूंजी विनिर्देश परिस्थितियां शब्दावली का उपयोग करते हैं: अभ्यास जो प्रतिबिंब उत्पन्न करते हैं, इरादा-सेटिंग ट्रिगर, अर्थ-मान्यता पैटर्न।

शब्दावली परिवर्तन। तीन-भाग की संरचना पकड़ता है।

अपना विनिर्देश लिखें

तीन-भाग की संरचना को अपने डोमेन पर लागू करें।

तीन-भाग की संरचना का उपयोग करके अपने डोमेन के लिए एक मसौदा विनिर्देश लिखें: आप क्या रखते हैं, किसे चाहिए यह, मशीन लर्निंग बीच में क्या करता है। विशिष्ट बनें: पूंजी रूप का नाम दें, अंतराल का नाम दें, पुल ऑपरेशन का नाम दें।