{
    "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1.1",
    "title": "Discover Docker, K8s and Hashicorp Nomad with Maksym Prokopov: posts tagged machine learning",
    "_rss_description": "The blog about containerisation, virtual machines and useful shell snippets and findings",
    "_rss_language": "en",
    "_itunes_email": "",
    "_itunes_categories_xml": "",
    "_itunes_image": "",
    "_itunes_explicit": "",
    "home_page_url": "https:\/\/blog.it-premium.com.ua\/tags\/machine-learning\/",
    "feed_url": "https:\/\/blog.it-premium.com.ua\/tags\/machine-learning\/json\/",
    "icon": false,
    "authors": [
        {
            "name": "Maksym Prokopov",
            "url": "https:\/\/blog.it-premium.com.ua\/",
            "avatar": false
        }
    ],
    "items": [
        {
            "id": "11",
            "url": "https:\/\/blog.it-premium.com.ua\/all\/numenta-htm-i-machine-learning\/",
            "title": "Numenta, HTM и Machine Learning",
            "content_html": "<p>Так как же мозг решает сложную задачу за сто шагов, которую параллельный компьютер даже теоретически не может решить за миллион или миллиард операций? Ответ в том, что мозг не «вычисляет» ответ на задачу; он достает ответ из памяти. По существу ответ был сохранен в памяти заранее. Всего несколько шагов требуется, чтоб достать что-то из памяти. Медленные нейроны не только достаточно быстры, чтоб сделать это, но они сами составляют эту память. Весь кортекс – это система памяти. Это совсем не компьютер.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/numenta.com\/assets\/pdf\/whitepapers\/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-ru.pdf\">Руководство на русском по алгоритму<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/numenta\/nupic\/wiki\/Online-Prediction-Framework\">Online Prediction Framework<\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/numenta.com\/learn\/principles-of-hierarchical-temporal-memory.html\">Видео, которые многое объясняют<\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/numenta.com\/learn\/principles-of-hierarchical-temporal-memory.html\">Принципы иерархическо-темпоральной памяти<\/a><\/p>\n",
            "date_published": "2015-09-14T16:44:59+01:00",
            "date_modified": "2015-09-14T16:33:44+01:00",
            "tags": [
                "machine learning"
            ],
            "_date_published_rfc2822": "Mon, 14 Sep 2015 16:44:59 +0100",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "11",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": []
            }
        }
    ],
    "_e2_version": 4134,
    "_e2_ua_string": "Aegea 11.3 (v4134)"
}