Ganhar Dinheiro Fazendo O ‘Turco’
Se para alguma coisa serve a Internet é pra repartir jogo, tais como, tarefas pequenas excessivo pra fazer em série e impossíveis de se informatizar. Convenientemente distribuídos, conseguem definir dificuldades e até dar dinheiro. Daí o pomposamente denominado ‘Amazon Mechanical Turk, Inteligência Artificial artificial’.
E não me foi duplicado a frase. A ideia consiste em pagar as pessoas (você) por completar tarefas fácil, pra um ser humano, entretanto como o caraças complexas para um pc. Como por exemplo, identificar objetos em fotografias. Alguém disposto a pagar porque lhe resolvam a dificuldade envia a tarefa pra Amazon, você localiza novas fotos. E se o pagão, aceita o serviço, você recebe alguns centavos (ou dólares) na sua conta Amazon. Em outras frases: será você como o mestre de xadrez escondido em Turco Mecânico, famoso timo do sXIX em que um suposto autômato deslumbrou com o teu domínio do tabuleiro pras cortes europeias (e, inclusive, adquiriu a Napoleão). De acordo com os comentários do Slashdot as tarefas preconizadas pelo instante pagam insuficiente. E não se conseguem enviar tarefas de fora dos EUA, porém sim ser resolvidos. Referido como passatempo com o que ganhar algum livro da Amazon podes não estar incorreto. Para ganhar a vida… talvez em breve.
É evidente que a junção de modelos parecidos podes ser uma das abordagens mais promissoras para utilizar de forma concluente AG para definir complexos problemas da vida real. Os algoritmos genéticos não se encaixam bem pra complexidade.
isto É, no momento em que o número de elementos expostos a mutação é enorme, várias vezes, há um acrescento exponencial no tamanho do espaço de procura. Isso torna-se bastante árduo o emprego da técnica em problemas por exemplo o projeto de um motor, uma moradia ou um avião. Com o encerramento de fazer com que tais dificuldades são tratáveis com a busca evolutiva, devem ser discriminados na representação mais acessível possível.
- Geral Renard
- um Casa de cultura
- São aditados os diamantes
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- Jhemyl Wallace (conversa) 15:21, vinte e cinco junho 2017 (UTC)
Assim, normalmente vemos algoritmos evolutivos que codificam projetos pra pás de ventilador no local de motores, formas de construção, ao invés planos detalhados de construção e perfis aerodinâmicos em ambiente de projetos completos de aeronaves. O segundo problema da complexidade é a charada como salvar partes que evoluíram para simbolizar boas soluções de uma mutação destrutiva adicionais, particularmente no momento em que a avaliação de aptidão necessita de que se combinem bem com outras partes.
A solução “melhor” é apenas em comparação com outras soluções. Como consequência, o critério de parada não está claro em cada dificuldade. Em muitos dificuldades, os AG conseguem ter uma tendência a convergir pra ótima recinto ou até pontos aleatórios no território do excelente global do defeito. Isto significa que não “domina como” sacrificar a aptidão a curto prazo pra receber aptidão a mais alongado período.
A probabilidade de que isto ocorra depende da forma da paisagem de fitness: alguns dificuldades são capazes de fornecer um upgrade simples pra um ótimo global, outros conseguem fazer com que seja menos difícil pra função de encontrar o ambiente maravilhoso. Para preservar a população.
