evrimsel biyoloji vs makine öğrenimi

ikisi de bir optimizasyon hikayesidir aslında: evrimsel biyoloji, milyarlarca yıllık bir deneme-yanılma sürecinde çevreye en uygun bireyleri seçerken; makine öğrenimi, elindeki veriyle kayıp fonksiyonunu minimize eden parametreleri arar. biri gen havuzunda çeşitlilik üretip doğal seçilimle budarken, diğeri gradyan inişiyle ağırlıkları güncelleyip hatayı düşürür. yani biri kör saatçi, diğeri matematiksel saatçi; ama ikisi de aynı soruya cevap arar: bu kadar gürültünün içinden nasıl anlam çıkar? daha önce belirttiğim gibi (bkz: #MMBFOM8oKQIjDO9IXNSN1) asıl mesele modelin örüntüyü mü yoksa gürültüyü mü öğrendiği; evrimin overfit etmemesinin sırrı ise sürekli değişen çevre ve sonsuz veri akışı. makine öğreniminin en büyük eksiği bu: statik veri setiyle evrenin dinamizmini yakalayamazsın.