Jedním z nejtypičtějších přístupů jak zvýšit “inteligenci” systému strojového učení, či umělé inteligence obecně, představuje dodání větší sofistikaci modelu, například přidáním expertních znalostí či nalezením lepšího algoritmu.

Naprosto opačným a opomíjeným způsobem je naopak zapomenout na jakoukoliv sofistikaci a vyjít pouze z velkého množství nezpracovaných dat, které nám ve vysledku dají lepší výsledky samy od sebe. Jedním z hlavních představitelů tohoto směru je Peter Norvig, šéf výzkumu ve společnosti Google a autor nejklasičtější knihy o umělé inteligenci. Před nějakým časem měl přednášku s názvem Models and Theories na kterou navazuje novější “Innovation in search and artificial intelligence”.  Tato přednáška nepřináší zase tolik nového, takže pokud jste Models and Theories viděli a nejste velcí fandové tak ji můžete s klidným srdcem vynechat.

Všem ostatním vřele doporučuju. Navíc není příliš odborná (relativně) a můžete se dozvědět jakým kouzlem fungují některé produkty od Google: překladač, Google sets, vyhledávání obrázků či korekce překlepů. To šílené praskání mikrofonu na začátku videa přestane jakmile začne mluvit sám Norvig.