Video: Šta je video o dubokom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Duboko učenje je mašina učenje tehnika koja uči karakteristike i zadatke direktno iz podataka. Ovi podaci mogu uključivati slike, tekst ili zvuk. The video koristi primjer problema prepoznavanja slike kako bi ilustrovao kako duboko učenje algoritmi uče da klasifikuju ulazne slike u odgovarajuće kategorije.
Od toga, šta je zapravo duboko učenje?
Duboko učenje je funkcija umjetne inteligencije koja oponaša rad ljudskog mozga u obradi podataka i kreiranju obrazaca za korištenje u donošenju odluka. Također poznat kao duboko neuronske učenje ili duboka neuronska mreža.
Potom se postavlja pitanje šta je duboko učenje i kako funkcioniše? Duboko učenje je mašinsko učenje metoda. Omogućava nam da obučimo AI da predvidi izlaze, s obzirom na skup ulaza. I pod nadzorom i bez nadzora učenje može se koristiti za treniranje AI. Naučićemo kako duboko učenje radi izgradnjom hipotetičke usluge procjene cijene avionske karte.
Drugo, šta je teorija dubokog učenja?
Duboko učenje (takođe poznat kao duboko strukturirano učenje ili hijerarhijski učenje ) je dio šire porodice mašina učenje metode zasnovane na vještačkim neuronske mreže . Konkretno, neuronske mreže imaju tendenciju da budu statične i simbolične, dok je biološki mozak većine živih organizama dinamičan (plastičan) i analogan.
Koja je upotreba GPU-a u dubokom učenju?
GPU (Jedinica za grafičku obradu) se smatra srcem Duboko učenje , dio umjetne inteligencije. To je procesor sa jednim čipom korišteno za opsežna grafička i matematička izračunavanja koja oslobađaju CPU cikluse za druge poslove.
Preporučuje se:
Šta je osnovna istina u dubokom učenju?
U mašinskom učenju, termin 'groundtruth' se odnosi na tačnost klasifikacije seta za obuku za tehnike nadgledanog učenja. Termin 'osnovno utvrđivanje istine' odnosi se na proces prikupljanja odgovarajućih objektivnih (dokazljivih) podataka za ovaj test. Uporedite sa zlatnim standardom
Šta je greška generalizacije u mašinskom učenju?
U aplikacijama za nadgledano učenje u mašinskom učenju i teoriji statističkog učenja, greška generalizacije (takođe poznata kao greška van uzorka) je mjera koliko je tačno algoritam u stanju da predvidi vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke
Šta je obrezivanje u dubokom učenju?
Obrezivanje je tehnika dubokog učenja koja pomaže u razvoju manjih i efikasnijih neuronskih mreža. To je tehnika optimizacije modela koja uključuje eliminaciju nepotrebnih vrijednosti u tenzoru težine
Koji se algoritmi koriste u dubokom učenju?
Najpopularniji algoritmi dubokog učenja su: konvoluciona neuronska mreža (CNN) rekurentne neuronske mreže (RNN) mreže dugotrajne memorije (LSTM) naslagani automatski koderi. Deep Boltzmann Machine (DBM) Mreže dubokih vjerovanja (DBN)
Šta je okvir u dubokom učenju?
Okvir za duboko učenje je interfejs, biblioteka ili alat koji nam omogućava da lakše i brže izgradimo modele dubokog učenja, bez upuštanja u detalje osnovnih algoritama. Oni pružaju jasan i koncizan način za definisanje modela koristeći kolekciju unapred izgrađenih i optimizovanih komponenti