В прошлой статье я коснулся боевых действий вокруг Крыма и той культуры, которой так богат этот край, достаточно взглянуть на офис Яндекса в Симферополе, чтобы понять с каким искусством пафоса аллель этого края готов бороться за свою жизнь. Наверное многие пользуются мобильными приложениями Яндекса, например решая проблему с транспортом. Алгоритм приложения прекрасно классифицирует для нас наличие транспорта на маршруте. В сущности такая работа алгоритма называется линейной. Но есть ещё алгоритм который регрессирует и такая работа алгоритма считается полиномиальной. Общеизвестно, что алгоритм, который мы называем линейным, осуществляет свою работу пользуясь простым принципом. Но поскольку мы пользуемся не только линейным алгоритмом, но в своей жизни обучаемся, то хотелось бы более подробно остановиться на полиномиальном алгоритме.
Итак, если линейному алгоритму дать программу, чтобы например, из множества разных роботов и танков алгоритм отделил в одну сторону роботов, а в другую сторону отделил танки, то он справится с этой работой быстро и без ошибок. Но если линейному алгоритму с его программой классификации вместо двух вводных предметов: робота и танка, подкинуть третий вводный предмет: робот-танк, то линейный алгоритм на выходе даст ошибку.
Другое дело, когда у нас есть полиномиальный алгоритм. При вводе третьего предмета, полиномиальный алгоритм не закончит квалификацию и свою программу работы ошибкой. Регрессивная программа полиномиального алгоритма, в отличии от квалификационной программы линейного алгоритма, не останавливает работы своей программы на выходе ошибкой. Работа регрессивной программы продолжается благодаря степени обучения, обусловленного явлением деятельности эксперимента и основанного действием структуры.
Степень обучения полиноминального алгоритма сложнее простого принципа линейного алгоритма, но процесс обучения заключается в процессе познания, который необходимо рассмотреть. Познание обусловлено деятельностью и обосновано действием. Обусловленная деятельность существует в свойстве деятельности эксперимента, а обоснованное действие находится в способе действия структуры. Так, когда мы просим линейную программу квалифицировать эксперимент и структуру, то она максимально разделит объективный эксперимент деятельности танка и субъективную структуру робота. Но квалификационная программа ошибётся на выходе с вводом третьего члена числа, в нашем случае это робот-танк.
И наконец мы подходим к тому процессу обучения, который совершает полиноминальный алгоритм. Полиноминальный алгоритм основываясь на действии структуры, её вычислительной способности, измеряет деятельность эксперимента. Обусловленность эксперимента заключается в том, что он меняет свою ценность. Другими словами, полиноминальный алгоритм исходя из значения своей структурной модели робота изменяет на выходе экспериментальное изделие танка. Таким образом, формула степени обучения выглядит так: О = Э/Д - Де/С, где О - обучение; Э - эксперимент; Д - деятельность; Де - действие; С - структура. Взаимозависимость эксперимента и деятельности обусловлено тем, что чем больше деятельность членов производственных отношений, тем в эксперименте с изделием меньше неправильных решений. А взаимосвязь действия и структуры основано на том, что чем больше структура действия частей производительных сил, тем меньше ошибок в модели структуры. Степень обучения существует в ценности решений производственных отношений общества, и находится степень обучения в значении ошибок производительных сил машины. Собственно на этом можно и закончить, поскольку для тех кто разбирается в алгоритмах эта статья внесёт ясность в процесс обучения. А те, кто только начали своё обучение и у которых возникли вопросы, то их можно задать в комментарии. Кому понравилось, то лайкайте и подписывайтесь на мой канал, который обучает философии информации.
