Orodha ya maudhui:
Video: Mfumo katika kujifunza kwa kina ni nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
A mfumo wa kujifunza kwa kina ni kiolesura, maktaba au zana ambayo inaruhusu sisi kujenga kujifunza kwa kina mifano kwa urahisi zaidi na kwa haraka, bila kuingia katika maelezo ya algorithms ya msingi. Wanatoa njia wazi na fupi ya kufafanua mifano kwa kutumia mkusanyiko wa vipengee vilivyoundwa awali na vilivyoboreshwa.
Hivi, mfumo wa kujifunza wa mashine ni nini?
A Mfumo wa Kujifunza wa Mashine ni kiolesura, maktaba au zana ambayo inaruhusu watengenezaji kujenga kujifunza mashine mifano kwa urahisi, bila kuingia ndani ya kina cha algorithms ya msingi.
Pia Jua, mfumo wa mtandao wa neural ni nini? Mwenge ni kompyuta ya kisayansi mfumo ambayo hutoa usaidizi mpana kwa algoriti za kujifunza kwa mashine. PyTorch kimsingi ni bandari ya kujifunza kwa kina Mwenge mfumo kutumika kwa ajili ya ujenzi wa kina mitandao ya neva na kutekeleza hesabu za tensor ambazo ni za juu katika suala la ugumu.
Kwa kuzingatia hili, ni mfumo gani ulio bora kwa kujifunza kwa kina?
Mifumo 8 ya Juu ya Kujifunza kwa Kina
- TensorFlow. TensorFlow bila shaka ni mojawapo ya mifumo bora zaidi ya kujifunza kwa kina na imepitishwa na makampuni makubwa kama vile Airbus, Twitter, IBM, na nyinginezo hasa kutokana na usanifu wake wa mfumo unaonyumbulika sana.
- Kahawa.
- Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
- Mwenge/PyTorch.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
- Kutafakari4j.
Je, dl4j ni mfumo wa kujifunza kwa kina?
Kupatwa kwa jua Kutafakari4j ni daraja la kwanza la kibiashara, chanzo huria, kinachosambazwa kina - kujifunza maktaba iliyoandikwa kwa Java na Scala. Imeunganishwa na Hadoop na Apache Spark, DL4J huleta AI kwa mazingira ya biashara kwa matumizi ya GPU na CPU zilizosambazwa.
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