Orodha ya maudhui:
Video: Je, nitaanzaje kujifunza kwa kina?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Utangulizi
- Hatua ya 0: Mahitaji ya awali. Inapendekezwa kuwa kabla ya kuruka kwenye Kujifunza kwa Kina , unapaswa kujua misingi ya Kujifunza kwa Mashine .
- Hatua ya 2: Kupiga mbizi kwa Kina.
- Hatua ya 3: Chagua Adventure yako mwenyewe!
- Hatua ya 4: Kina Piga mbizi ndani Kujifunza kwa Kina .
- 27 Maoni.
Swali pia ni je, ninaanzaje 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.
Kando na hapo juu, je, nijifunze kujifunza kwa mashine au kujifunza kwa kina kwanza? Kujifunza kwa Mashine ni fani ya Sayansi ya Kompyuta ambayo ina maana kwamba mifumo ya kompyuta itakuwa na uwezo wa jifunze peke yake na au bila data kutolewa kwake. Unahitaji jifunze Kujifunza kwa Mashine kwanza basi unaweza kupanga Kujifunza kwa Kina au AI. Kujifunza kwa Mashine ni lazima jifunze kujifunza kwa kina au AI.
Vile vile, inaulizwa, inachukua muda gani kujifunza 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.
Je, tunaweza kujifunza kwa kina bila kujifunza kwa mashine?
Kujifunza kwa kina hauhitaji ufahamu mwingi katika mengine kujifunza mashine mbinu, hivyo unaweza karibu sana kupiga mbizi ndani bila kujifunza mbinu hizo, lakini wewe Bado utahitaji kupata ufahamu mzuri juu ya aina za shida kujifunza kwa kina inafaa kusuluhisha na jinsi ya kutafsiri matokeo hayo.
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