Video: Što je video o dubokom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47
Duboko učenje je stroj učenje tehnika koja uči značajke i zadatke izravno iz podataka. Ti podaci mogu uključivati slike, tekst ili zvuk. The video koristi primjer problema prepoznavanja slike kako bi ilustrirao kako duboko učenje algoritmi uče klasificirati ulazne slike u odgovarajuće kategorije.
Što je zapravo duboko učenje?
Duboko učenje je funkcija umjetne inteligencije koja oponaša rad ljudskog mozga u obradi podataka i stvaranju obrazaca za korištenje u donošenju odluka. Također poznat kao duboko neuralni učenje ili duboka neuronska mreža.
Potom se postavlja pitanje što je duboko učenje i kako funkcionira? Duboko učenje je strojno učenje metoda. Omogućuje nam da treniramo AI za predviđanje izlaza, s obzirom na skup ulaza. I pod nadzorom i bez nadzora učenje može se koristiti za treniranje AI. Naučit ćemo kako radi dubokog učenja izgradnjom hipotetske usluge procjene cijene zrakoplovnih karata.
Drugo, što je teorija dubokog učenja?
Duboko učenje (također poznat kao duboko strukturiran učenje ili hijerarhijski učenje ) dio je šire obitelji strojeva učenje metode temeljene na umjetnim neuronske mreže . Posebno, neuronske mreže imaju tendenciju biti statičan i simboličan, dok je biološki mozak većine živih organizama dinamičan (plastičan) i analogan.
Koja je upotreba GPU-a u dubokom učenju?
GPU (Jedinica za grafičku obradu) smatra se srcem Duboko učenje , dio umjetne inteligencije. To je procesor s jednim čipom korišteni za opsežna grafička i matematička računanja koja oslobađaju CPU cikluse za druge poslove.
Preporučeni:
Što je temeljna istina u dubokom učenju?
U strojnom učenju, izraz 'groundtruth' odnosi se na točnost klasifikacije skupa za obuku za tehnike nadziranog učenja. Pojam 'prizemno utvrđivanje istine' odnosi se na proces prikupljanja ispravnih objektivnih (dokazljivih) podataka za ovaj test. Usporedite sa zlatnim standardom
Što je pogreška generalizacije u strojnom učenju?
U aplikacijama za nadzirano učenje u strojnom učenju i teoriji statističkog učenja, pogreška generalizacije (također poznata kao pogreška izvan uzorka) mjera je koliko je točno algoritam u stanju predvidjeti vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke
Što je obrezivanje u dubokom učenju?
Obrezivanje je tehnika dubokog učenja koja pomaže u razvoju manjih i učinkovitijih neuronskih mreža. To je tehnika optimizacije modela koja uključuje eliminiranje nepotrebnih vrijednosti u tenzoru težine
Koji se algoritmi koriste u dubokom učenju?
Najpopularniji algoritmi dubokog učenja su: konvolucijska neuronska mreža (CNN) ponavljajuće neuronske mreže (RNN) mreže dugotrajne memorije (LSTM) složeni automatski koderi. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Što je okvir u dubokom učenju?
Okvir za duboko učenje je sučelje, knjižnica ili alat koji nam omogućuje da lakše i brže izgradimo modele dubokog učenja, bez upuštanja u detalje temeljnih algoritama. Oni pružaju jasan i koncizan način za definiranje modela pomoću zbirke unaprijed izgrađenih i optimiziranih komponenti