Хэлэлцүүлэг - 

0

Хэлэлцүүлэг - 

0

Ай сонирхогч хүн бүрийн мэдэх ёстой гүнзгий суралцах 7 арга

Ай сонирхогч хүн бүрийн мэдэх ёстой гүнзгий суралцах 7 арга

Та өгөгдөл судлаач эсэхээс үл хамааран машин сургалтын сонирхогч та эдгээр дэвшилтэт техникийг ашиглан функцийг бүтээх боломжтой машин сургалтын төслүүд. Үндсэн дөрвөн машин сургалтын Алгоритмууд нь шийдвэрийн мод, санамсаргүй ой, туслах вектор машин, сүүлийн үед ашиглагдаж буй мэдрэлийн сүлжээ юм. аж ахуйн нэгж хөгжил. Weka болон Waikato мэдлэгийн шинжилгээний орчин нь удаан алдаршсан боловч ур чадварын жагсаалтад багтсан болно. машин сургалтын. Матлаб нь төрөл бүрийн техникийн загваруудыг дуурайлган дуурайхад хэрэглэгддэг үндсэн програмчлалын хэл юм. 

машины сургалтын Инженерүүд тодорхой ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд машинд сургаж, мэдлэгээ дамжуулахын тулд асар их хэмжээний өгөгдөлтэй ажилладаг. Энэ нь төрөл бүрийн юм гүнзгий сургалтын авдаг техникүүд машин сургалтын хүний ​​тархи болон мэдрэлийн сүлжээнээс өдөөгдөж танигдах цоо шинэ түвшинд. Санаа нь физик нь нарийн төвөгтэй системийг хөгжүүлэхэд ямар ч ялгаагүй бөгөөд энэ ур чадвар нь тодорхой урамшуулал юм машин сургалтын сонирхогчид. Загварчлал ба үнэлгээ. машины сургалтын асар их хэмжээний өгөгдөлтэй ажилладаг бөгөөд үүнийг урьдчилан таамаглах шинжилгээнд ашигладаг. 

машины сургалтын зэрэг дэвшилтэт дэд салбаруудаараа давуу юм гүнзгий сургалтын янз бүрийн төрлийн мэдрэлийн сүлжээнүүд. Deep сургалтын Загваруудыг нэг асуудалд бэлтгэгдсэн сүлжээний толгойг таслах, өөр асуудалд нарийн тааруулах гэх мэт шинэ зоримог аргуудаар ашиглаж болох бөгөөд гайхалтай үр дүнд хүрнэ. Хосолсон, гүн -сургалтын Зурган дээрх объектуудыг таних, тэдгээрийн текстэн тайлбарыг бий болгоход загваруудыг ашигласан бөгөөд энэ нь өмнө нь том хэмжээний мэдээлэл шаарддаг гэж үздэг байсан төвөгтэй мультимедиа асуудал юм. хиймэл оюун систем. 

Асуудлыг сайн шийддэг хүмүүс тухайн асуудлын давуу болон сул талуудыг үнэлж дүгнэж, тэдгээрийг шийдвэрлэх хамгийн сайн аргыг хэрэглэж болно. Түргэн загварчлал, зөвийг сонгох сургалтын арга буюу алгоритм нь а-ийн тэмдэг юм машин сургалтын загвар гаргах чадвар сайтай инженер. Нэг үгээр хэлбэл өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын технологид тулгуурласан дэлхийн бодит асуудлыг шийдвэрлэх хамгийн эрэлттэй хоёр талбар юм. оруулсан хувь нэмрийг бид ажиглаж болно хиймэл оюун Эдгээр газруудад автомат жолоодлоготой машин, унаа хуваалцах програмууд, ухаалаг хувийн туслахууд зэрэг орчин үеийн технологиудыг ашиглах боломжтой. 

Мэдрэлийн сүлжээний зөвхөн багахан хэсэг ба гүнзгий сургалтын компьютерийн тооцоолсон хил хязгаарыг нэвтэрсэн, машин сургалтын болон гүнзгий сургалтын Инженерүүд өндөр цалин авч, ашгийн бус байгууллагад ажилладаг нь тухайн газар хэр халуун байгааг харуулж байна (550% ба 11%).

Хамгийн том асуудал бол гүн мэдрэлийн сүлжээг сургахад шаардагдах асар их хэмжээний өгөгдөл бөгөөд сургалтын корпус нь ихэвчлэн петабайтаар хэмжигддэг. Жишээлбэл, энгийн шугаман загвараас бага өгөгдлийн багц машин сургалтын илүү нарийвчлалтай үр дүнг өгөх, зарим нь машин сургалтын Мэргэжилтнүүдийн үзэж байгаагаар сайн бэлтгэгдсэн гүнзгий-сургалтын бага хэмжээний өгөгдөл бүхий мэдрэлийн сүлжээ илүү сайн ажиллах боломжтой. 

Хэрэв асуудлыг энгийн аргаар шийдэж болно машин сургалтын Бэйсийн дүгнэлт эсвэл шугаман регресс гэх мэт алгоритм эсвэл систем нь өгөгдлийн шаталсан шинж чанаруудын нарийн төвөгтэй хослолуудтай ажиллах шаардлагагүй бол тооцоолол багатай, шаардлага багатай сонголт нь илүү сайн сонголт байж болох юм. Цөөн хэдэн өгөгдлийн функцийг ашиглан ийм байдлаар таамаглал гаргах нь энгийн бөгөөд хавтгай ашиглан хийж болно машин сургалтын шугаман регресс эсвэл градиент уруул гэж нэрлэгддэг техник.

SVM (Support Vector Machine) алгоритм нь дэлхийн хамгийн өргөн хэрэглэгддэг, хүчирхэг алгоритм юм. машин сургалтын өгөгдлийн цэгүүдийг хоёр ангиллын аль нэгэнд хуваадаг хоёртын ангилалд зориулагдсан. SVM-ийг бага хэмжээст зургийг ангилахад хэмнэлттэй тооцооны арга болгон ашигладаг, учир нь хэв маяг нь тодорхойлогддог бөгөөд нарийн төвөгтэй өгөгдлийн харилцаа, мэдрэлийн сүлжээ бүхий нийтлэг алгоритмаар үндэслэлгүй хэв маяг гэж ангилж болно. 

Сургалтын бүх өгөгдлийн багцыг хэд хэдэн дэд бүлэгт хувааж, дэд багц бүрийг тусад нь загвар үүсгэхэд ашигладаг бол ансамбль сургалт юм. Энэ гэр бүл машин суралцах алгоритмууд нь хэв маягийг таних, дүрслэх загварчлалыг голчлон ашигладаг бөгөөд категорийн тэмдэглэгээтэй өгөгдлийг гаргадаггүй, харин тэмдэглэгээгүй өгөгдөл дээр загварыг сургадаг.

In гүн гүнзгий суралцах, backpropagation буюу backprop технологи нь мэдрэлийн сүлжээ нь өгөгдлийг урьдчилан таамаглах алдаанаас суралцдаг төв механизмыг хэлнэ. 1970-аад онд нэвтрүүлсэн алдааны урвуу эсвэл урвуу тархалт нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход ашигладаг хяналттай сургалтын алгоритм юм. 

Сэдвийн:

Захидал зочин

0 санал

Манай сонин бүртгүүлэх

Манай сонин бүртгүүлэх

Манай шуудангийн жагсаалтад нэгдэж, манай багийн хамгийн сүүлийн үеийн мэдээ, шинэчлэлтийг авна уу.

Та амжилттай Захиалсан байна!

Энэ нь хуваалц
%d Энэ мэт блогчид: