Diskuse - 

0

Diskuse - 

0

7 metod hlubokého učení, které musí znát každý nadšenec

7 metod hlubokého učení, které musí znát každý nadšenec

Ať už jste datový vědec nebo stroj studium nadšence, můžete použít tyto pokročilé techniky k vytvoření funkční stroj studium projekty. Čtyři primární stroj studium Algoritmy jsou rozhodovací stromy, náhodné lesy, podpůrné vektorové stroje a neuronové sítě používané v poslední době podnik rozvoj. Prostředí pro analýzu znalostí Weka a Waikato získávala na popularitě pomalu, ale jsou zahrnuta v seznamu dovedností pro stroj studium. Matlab je základní programovací jazyk používaný k simulaci různých technických modelů. 

Stroj studium inženýři pracují s obrovským množstvím dat, aby mohli trénovat a předávat své znalosti stroji k provádění určitých úkolů. Jedná se o různé hluboký studium techniky, které berou stroj studium na zcela novou úroveň rozpoznávání inspirovaného lidským mozkem a neuronovými sítěmi. Myšlenka je taková, že fyzika nedělá žádný rozdíl ve vývoji složitých systémů a tato dovednost je jasným bonusem stroj studium nadšenci. Modelování a hodnocení. Stroj studium pracuje s obrovským množstvím dat a využívá je k prediktivní analýze. 

Stroj studium vyniká svými vyspělými dílčími větvemi jako např hluboký studium a různé typy neuronových sítí. Hluboký studium modely lze používat odvážnými novými způsoby, například odříznutím síťové hlavy, která byla vyškolena pro jeden problém, a doladěním pro jiný problém, což přináší působivé výsledky. Kombinované, hluboké-studium modely byly použity k identifikaci objektů na fotografiích a generování jejich textových popisů, což je složitý multimediální problém, o kterém se dříve předpokládalo, že vyžaduje rozsáhlé umělá inteligence systém. 

Dobří řešitelé problémů dokážou zvážit pro a proti konkrétního problému a použít nejlepší přístup k jejich řešení. Rychlé prototypování, výběr toho správného studium metoda nebo algoritmus je znakem a stroj studium inženýr s dobrými prototypovými dovednostmi. Ve slově, věda o datech a stroj studium jsou dvě z nejvyhledávanějších oblastí pro řešení skutečných problémů ve světě poháněném technologiemi. Můžeme pozorovat přínos umělá inteligence v těchto oblastech k moderním technologiím, jako jsou samořídící auta, aplikace pro sdílení jízdy a chytří osobní asistenti. 

Zatímco jen zlomek neuronových sítí a hluboký studium pronikly uvažované hranice počítačů, stroj studium a hluboký studium inženýři vydělávají vysoké platy a pracují pro neziskové organizace, což ukazuje, jak žhavá je tato oblast (550 % a 11 %).

Největším problémem je enormní množství dat potřebných k trénování hluboké neuronové sítě a trénovací korpus se často měří v petabajtech. Například menší soubory dat než jednoduché lineární modely stroj studium poskytují přesnější výsledky a některé stroj studium odborníci tvrdí, že dobře vyškolený hlubokýstudium neuronová síť s menším množstvím dat může fungovat lépe. 

Pokud lze problém vyřešit jednoduchým stroj studium Algoritmus, jako je Bayesova inference nebo lineární regrese, nebo pokud se systém nemusí vypořádat se složitými kombinacemi hierarchických prvků v datech, může být lepší volbou méně výpočetní a méně náročná možnost. Vytváření předpovědí tímto způsobem pomocí několika datových funkcí je přímočaré a lze je provádět pomocí flat stroj studium technika známá jako lineární regrese nebo gradientní sestup.

Algoritmus SVM (Support Vector Machine) je nejrozšířenějším a nejvýkonnějším algoritmem v stroj studium pro binární klasifikaci, která rozděluje datové body do jedné ze dvou kategorií. SVM se používá jako nákladově efektivní metoda výpočtu pro klasifikaci nízkorozměrných obrázků, protože vzory jsou identifikovatelné a lze je klasifikovat jako vzory, které nejsou opodstatněné běžnými algoritmy se složitými datovými vztahy a neuronovými sítěmi. 

Souborové učení je, když je celý soubor tréninkových dat rozdělen do několika podmnožin a každá podmnožina se používá k vytvoření samostatného modelu. Tato rodina strojové učení Algoritmy používají hlavně rozpoznávání vzorů a deskriptivní modelování a nevydávají data označená kategorií, ale trénují model na neoznačených datech.

In hluboké učeníTechnologie backpropagation neboli backprop označuje centrální mechanismus, kterým se neuronové sítě učí z chyb v predikci dat. Reverzní nebo zpětné šíření chyb, představené v 1970. letech XNUMX. století, je algoritmus učení pod dohledem používaný k vytváření umělých neuronových sítí. 

Tagy:

Anonymní Příspěvek

0 Komentáře

Přihlásit se k odběru našeho newsletteru

Přihlásit se k odběru našeho newsletteru

Připojte se k našemu seznamu adres a získejte nejnovější zprávy a novinky od našeho týmu.

Úspěšně jste přihlášeni k odběru!

sdílet Tato
%d blogeři, jako je tento: