Orodha ya maudhui:
Video: Algorithms ya kujifunza kwa kina ni nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa kina ni darasa la kanuni za kujifunza mashine ambayo hutumia safu nyingi ili kutoa vipengele vya kiwango cha juu hatua kwa hatua kutoka kwa ingizo ghafi. Kwa mfano, katika kuchakata picha, tabaka za chini zinaweza kutambua kingo, ilhali tabaka za juu zinaweza kubainisha dhana zinazofaa kwa binadamu kama vile tarakimu au herufi au nyuso.
Vile vile, unaweza kuuliza, ni kanuni gani za kujifunza kwa kina?
Algorithms maarufu ya kujifunza kwa kina ni:
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Mitandao ya Neural ya Kawaida (RNNs)
- Mitandao ya Kumbukumbu ya Muda Mrefu (LSTMs)
- Visimbaji Kiotomatiki Vilivyopangwa.
- Mashine ya kina ya Boltzmann (DBM)
- Mitandao ya Kina (DBN)
Baadaye, swali ni, unaandikaje algorithm ya kujifunza kwa kina? Hatua 6 za Kuandika Algorithm Yoyote ya Kujifunza kwa Mashine Kutoka Mwanzo: Uchunguzi wa Uchunguzi wa Perceptron
- Pata ufahamu wa kimsingi wa algorithm.
- Tafuta baadhi ya vyanzo tofauti vya kujifunza.
- Vunja algorithm katika vipande.
- Anza na mfano rahisi.
- Thibitisha kwa utekelezaji unaoaminika.
- Andika mchakato wako.
Kwa hivyo, ni mifano gani ya kujifunza kwa kina?
Mifano ya Kujifunza kwa Kina Kazini Kuendesha Kiotomatiki: Watafiti wa magari wanatumia kujifunza kwa kina kutambua kiotomatiki vitu kama vile ishara za kusimama na taa za trafiki. Zaidi ya hayo, kujifunza kwa kina hutumika kugundua watembea kwa miguu, ambayo husaidia kupunguza ajali.
CNN ni nini katika kujifunza kwa kina?
Katika kujifunza kwa kina , mpotoshaji mtandao wa neva ( CNN , au ConvNet) ni darasa la mitandao ya kina ya neva , ambayo hutumiwa sana katika kuchanganua taswira inayoonekana.
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