डेटा के पूर्ण सर्वोत्तम सैद्धांतिक हानि रहित संपीड़न क्या संभव है? - मशीन सीखने, संपीड़न, कृत्रिम बुद्धि

साथ शुरू करने के लिए:

मान लें कि एल्गोरिदम सीमित स्थान लेता है। मान लें कि कम्प्यूटेशनल संसाधन अनंत हैं।

इस तरह के संपीड़न का परिणाम क्या होगालेना? मेरा अंतर्ज्ञान मुझे बताता है कि यह एक पीआरएनजी-जैसे एल्गोरिदम का एक रूप है जो एक irreducible बीज के साथ होता है जो संपीड़ित डेटा को जन्म देता है। क्या कुछ और भी कुशल हो सकता है?

अब क्या होगा यदि हम मानते हैं कि सभी संसाधन सीमित हैं। सही संपीड़न की समस्या सही पैटर्न पहचान की समस्या के बराबर होगी? इस तरह के संपीड़न का परिणाम क्या होगा? प्राइम में फैक्टरेशन? कुछ और? और ऐसे एल्गोरिदम का अर्थ यह होगा कि एआई की समस्या को तोड़ दिया गया है?

एक साइड सवाल के रूप में, डेटा संपीड़न के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने के सफल प्रयास हुए हैं?

उत्तर:

एक गणितीय प्रमाण है कि सामान्य रूप से आपके प्रश्न का उत्तर नहीं दिया जा सकता है। सबसे अच्छा संपीड़न संभव नहीं है computable। देख Kolmogorov जटिलता.

संपीड़न केवल तभी काम करता है जब डेटा को अनावश्यकता का पर्दाफाश करने के लिए किसी तरीके से मॉडलिंग किया जा सकता है।