Video: Je, ni rahisi kujifunza kujifunza kwa kina?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa kina ina nguvu haswa kwa sababu inafanya mambo magumu rahisi . Sababu kujifunza kwa kina alifanya Splash vile ni ukweli kwamba inaruhusu sisi maneno kadhaa ambayo hapo awali haiwezekani kujifunza matatizo kama upunguzaji wa hasara ya kimajaribio kupitia mteremko wa gradient, jambo rahisi sana kimawazo.
Swali pia ni je, inachukua muda gani kujifunza kwa kina?
Kila moja ya hatua inapaswa kuchukua takriban 4- Wiki 6 'wakati. Na katika takriban wiki 26 tangu wakati ulipoanza, na ukifuata yote yaliyo hapo juu kiimani, utakuwa na msingi imara katika kujifunza kwa kina.
Pili, nitaanzaje kujifunza kwa kina?
- Hatua ya 1: Jifunze Misingi ya Kujifunza kwa Mashine (Si lazima, lakini inapendekezwa sana) Anza na Darasa la Andrew Ng kuhusu Kujifunza kwa Mashine Kujifunza kwa Mashine - Chuo Kikuu cha Stanford | Coursera.
- Hatua ya 2: Chimbua Mafunzo ya Kina.
- Hatua ya 3: Chagua eneo la kuzingatia na uingie ndani zaidi.
- Hatua ya 4: Tengeneza Kitu.
- Rasilimali za Ziada.
Zaidi ya hayo, ni vigumu kiasi gani kujifunza kujifunza kwa mashine?
Hata hivyo, kujifunza mashine inabaki kuwa kiasi' ngumu 'tatizo. Hakuna shaka sayansi ya maendeleo kujifunza mashine algorithms kupitia utafiti ni magumu . Inahitaji ubunifu, majaribio na ukakamavu.
Je, unahitaji kujua kujifunza kwa mashine ili kujifunza kujifunza kwa kina?
Kujifunza kwa kina ni sehemu ya a kujifunza mashine . Kwahiyo ni muhimu kwa jifunze zote mbili ML na DL. zaidi ya hayo unahitaji kuanza na ML baadaye u nenda kwa DL kupata a kina maarifa. Wewe unaweza kujaribu kozi tofauti za mtandaoni kuelewa kuhusu kujifunza mashine na kujifunza kwa kina katika kipindi kifupi.
Ilipendekeza:
Ukweli wa msingi ni upi katika kujifunza kwa kina?
Katika kujifunza kwa mashine, neno 'msingi' linamaanisha usahihi wa uainishaji wa seti ya mafunzo kwa mbinu za ujifunzaji zinazosimamiwa. Neno 'ukweli wa msingi' hurejelea mchakato wa kukusanya data inayolengwa (inayowezekana) ya jaribio hili. Linganisha na goldstandard
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
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