Video: Kujifunza kwa kina kunaweza kufanya nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa kina ni mashine kujifunza mbinu inayofundisha kompyuta fanya nini huja kwa wanadamu: jifunze kwa mfano. Kujifunza kwa kina ni teknolojia muhimu nyuma ya magari yasiyo na dereva, inayowawezesha kutambua alama ya astop, au kutofautisha mtembea kwa miguu na nguzo ya taa.
Kando na hili, kujifunza kwa kina kunaweza kutumika kwa ajili gani?
Kujifunza kwa kina usanifu kama vile mitandao ya kina , kina mitandao ya imani, mara kwa mara mitandao ya neva na convolutional mitandao ya neva wamekuwa kutumika kwa nyanja zinazojumuisha maono ya kompyuta, utambuzi wa usemi, usindikaji wa lugha asilia, utambuzi wa sauti, uchujaji wa mitandao ya kijamii, mashine tafsiri, Pili, ni nini kinafafanua kujifunza kwa kina? Kujifunza kwa kina ni sehemu ndogo ya mashine kujifunza katika akili bandia (AI) ambayo ina mtandao unaoweza kuepukika kujifunza bila kusimamiwa na data ambayo imeundwa au isiyo na lebo. Pia inajulikana kama kina neva kujifunza au mtandao wa neva wa kina.
Kwa hivyo, kujifunza kwa kina ni nini na jinsi inavyofanya kazi?
Kujifunza kwa Kina ni a kujifunza mashine njia. Inaturuhusu kutoa mafunzo kwa AI kutabiri matokeo, kwa kuzingatia pembejeo za seti. Zote zinasimamiwa na zisizosimamiwa kujifunza inaweza kutumika kutoa mafunzo kwa AI. Tutajifunza jinsi gani kujifunza kwa kina hufanya kazi kwa kujenga huduma dhahania ya kukadiria bei ya tikiti za ndege.
Kujifunza kwa kina ni nini na matumizi yake?
Kama kujifunza kwa kina imefanya maendeleo makubwa na utendaji mzuri katika nyingi maombi , ya vikoa vinavyotumika sana vya kujifunza kwa kina ni biashara, sayansi na serikali ambayo inahusisha zaidi majaribio ya kubadilika, uainishaji wa picha za kibayolojia, maono ya kompyuta, utambuzi wa saratani, usindikaji wa lugha asilia,
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Je, ni rahisi kujifunza kujifunza kwa kina?
Kujifunza kwa kina kuna nguvu haswa kwa sababu hurahisisha mambo magumu. Sababu ambayo ujifunzaji wa kina ulifanya mwonekano huo ni ukweli kwamba huturuhusu kutaja shida kadhaa za kujifunza ambazo hazikuwezekana hapo awali kama upunguzaji wa upotezaji wa nguvu kupitia asili ya gradient, jambo rahisi sana kimawazo
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe