Video: Video ya kujifunza kwa kina ni nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa kina ni mashine kujifunza mbinu ambayo hujifunza vipengele na kazi moja kwa moja kutoka kwa data. Data hii inaweza kujumuisha picha, maandishi au sauti. The video hutumia mfano tatizo la utambuzi wa picha ili kuonyesha jinsi gani kujifunza kwa kina algoriti hujifunza kuainisha picha za ingizo katika kategoria zinazofaa.
Hivi, kujifunza kwa kina ni nini hasa?
Kujifunza kwa kina ni utendaji wa akili bandia ambao huiga utendakazi wa ubongo wa binadamu katika kuchakata data na kuunda mifumo ya matumizi katika kufanya maamuzi. Pia inajulikana kama kina neva kujifunza au mtandao wa neva wa kina.
Baadaye, swali ni, kujifunza kwa kina ni nini na jinsi inavyofanya kazi? Kujifunza kwa Kina ni a kujifunza mashine njia. Inaturuhusu kutoa mafunzo kwa AI kutabiri matokeo, kutokana na seti ya pembejeo. 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.
Pili, nadharia ya kujifunza kwa kina ni nini?
Kujifunza kwa kina (pia inajulikana kama kina muundo kujifunza au wa daraja kujifunza ) ni sehemu ya familia pana ya mashine kujifunza mbinu kulingana na bandia mitandao ya neva . Hasa, mitandao ya neva huwa na tuli na ishara, wakati ubongo wa kibiolojia wa viumbe hai vingi ni nguvu (plastiki) na analog.
Je! ni matumizi gani ya GPU katika kujifunza kwa kina?
GPU (Kitengo cha Uchakataji wa Michoro) inazingatiwa kama moyo wa Kujifunza kwa Kina , sehemu ya Ujasusi wa Artificial. Ni processor moja ya chip kutumika kwa hesabu za kina za Michoro na Hisabati ambayo huweka huru mizunguko ya CPU kwa kazi zingine.
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