Orodha ya maudhui:
Video: Kujifunza kwa kina ni ngumu?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa kina ni rahisi ikiwa unataka kupata kitu cha kufanya kazi. Kujifunza kwa kina ni sana magumu ukitaka ifanye kazi vizuri. Hapa kuna baadhi ya changamoto wazi katika kujifunza kwa kina.
Vivyo hivyo, je, kujifunza kwa kina ni vigumu?
Chagua kitu ngumu zaidi jifunze , kujifunza mitandao ya kina ya neva isiwe lengo bali athari ya upande. Kujifunza kwa kina ina nguvu haswa kwa sababu inafanya ngumu mambo rahisi. Kina mitandao inahusika na ishara za asili ambazo hapo awali hatukuwa na njia rahisi za kushughulika nazo: picha, video, lugha ya binadamu, hotuba, sauti.
Mtu anaweza pia kuuliza, ni ML ngumu? Hakuna shaka sayansi ya kuendeleza algorithms ya kujifunza mashine kupitia utafiti ni magumu . Inahitaji ubunifu, majaribio na ukakamavu. Kujifunza kwa mashine kunasalia kuwa tatizo gumu wakati wa kutekeleza kanuni na miundo iliyopo ili kufanya kazi vyema kwa programu yako mpya.
Vile vile, watu huuliza, 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.
Ni wakati gani hupaswi kutumia kujifunza kwa kina?
Sababu tatu ambazo hupaswi kutumia kujifunza kwa kina
- (1) Haifanyi kazi vizuri na data ndogo. Ili kufikia utendakazi wa hali ya juu, mitandao ya kina inahitaji hifadhidata kubwa sana.
- (2) Kujifunza kwa kina kivitendo ni kugumu na kwa gharama kubwa. Kujifunza kwa kina bado ni mbinu ya kukata sana.
- (3) Mitandao ya kina haifasiriki kirahisi.
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