考察机器学习艺术及其在新媒体艺术和音乐中的实践。

在过去的十年中,出现了一场艺术运动,将机器学习作为灵感和媒介。在这本书中,跨学科的艺术家兼研究员Sofian Audry审视了机器学习和新媒体艺术交叉的艺术实践,为新媒体艺术家、音乐家、作曲家、作家、策展人和理论家提供了概念工具和历史视角。Audry从广泛的实践中观察作品,包括新媒体装置、机器人艺术、视觉艺术、电子音乐和声音,以及电子文学,将机器学习艺术与控制论艺术、人工生命艺术和进化艺术等早期艺术实践联系起来。 机器学习是受生物启发、统计驱动、基于智能体的自我编程的网络实体计算系统的基础。Audry从非专业人员的角度解释了机器学习算法结构的基本设计,同时在更大的历史和概念空间中构建这些技术。Audry揭穿了关于机器学习艺术的神话,包括机器学习可以在没有艺术家的情况下创作艺术,以及机器学习将很快带来超人的智能和创造力的想法。奥黛丽认为学习过程,描述了艺术家如何通过玩评估函数来劫持训练过程;讨论了可训练的机器和模型,解释了不同类型的机器学习系统如何实现不同类型的艺术实践;并回顾了数据在机器学习艺术中的作用,展示了艺术家如何将数据作为引导学习系统的原始材料,并认为机器学习允许新颖形式的算法混音。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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