У чым галоўная розніца паміж глыбокім навучаннем і машынным навучаннем?


адказ 1:

Глыбокае навучанне - гэта спецыяльны тып машыннага навучання, які займаецца алгарытмамі, якія натхняюць структуру і функцыі мозгу і называюцца штучнымі нейроннымі сеткамі. У цяперашні час глыбокае навучанне атрымлівае больш увагі пры ўсёй шуміхі.

Машыннае навучанне - гэта прымяненне штучнага інтэлекту, з дапамогай якога сістэмы могуць аўтаматычна вучыцца на вопыце і ўдасканальвацца, не вызначаючыся дакладна. Машыннае навучанне сканцэнтравана на распрацоўцы камп'ютэрных праграм, якія могуць атрымаць доступ да дадзеных і выкарыстоўваць іх для сябе.

Асноўнае адрозненне глыбокага навучання ад машыннага навучання - гэта выкананне з павелічэннем памеру дадзеных. Алгарытмы глыбокага навучання патрабуюць вялікай колькасці дадзеных. Таму, калі дадзеных мала, гэтыя алгарытмы таксама не працуюць. З іншага боку, алгарытмы машыннага навучання з іх якаснымі прынцыпамі перамагаюць у гэтай сітуацыі.

Алгарытмы глыбокага навучання ў значнай ступені залежаць ад машын высокага класа ў параўнанні з алгарытмамі машыннага навучання, паколькі патрабаванні алгарытмаў глыбокага навучання ўключаюць графічныя працэсары, якія з'яўляюцца неад'емнай часткай іх працы. Машыннае навучанне можа працаваць на машынах малога класа. Большасць выкарыстаных функцый павінен быць ідэнтыфікаваны экспертам, а затым кадавацца ўручную ў адпаведнасці з даменам і тыпам дадзеных.

Алгарытмы глыбокага навучання імкнуцца выконваць функцыі высокага ўзроўню з дадзеных. Гэта вельмі характэрная частка глыбокага навучання і важны крок да машыннага навучання. Глыбокае навучанне таму зніжае задачу распрацоўкі новага экстрактара функцый для кожнай праблемы.

Звычайна патрабуецца шмат часу для падрыхтоўкі алгарытму глыбокага навучання. Гэта таму, што алгарытм глыбокага навучання змяшчае так шмат параметраў, што навучанне займае больш часу, чым звычайна. Хоць машыннае навучанне займае параўнальна менш часу для навучання, яно складае ад некалькіх секунд да некалькіх гадзін.

Калі ў вас ёсць ідэя для распрацоўкі прыкладанняў, наняйце FuGenX як надзейную кампанію па распрацоўцы прыкладанняў. FuGenX стартавала як кампанія, якая займаецца распрацоўкай мабільных дадаткаў, і цяпер прапануе першакласныя паслугі па новых тэхналогіях, такіх як штучны інтэлект, машыннае навучанне, глыбокае навучанне і вялікія дадзеныя.


адказ 2:

Па-першае, ёсць іерархічная розніца. Машыннае навучанне можна вызначыць як набор методык і алгарытмаў, якія накіраваны на вывучэнне мадэлі з папярэдніх дадзеных (рэальных ці імітаваных). Змяшчае метады: ад тэорыі верагоднасцей да нейронных сетак.

Нейронныя сеткі цытуюць Майкла Нільсана - выдатную, біялагічна натхнёную парадыгму праграмавання, якая дазваляе кампутару вучыцца на дадзеных назірання.

Азначэнне глыбокага навучання даволі расплывістае. Для мяне гэта дзве ключавыя ідэі:

  • Глыбокае навучанне выкарыстоўвае некалькі узроўняў, кожны з якіх прымяняе / вывучае ўласную трансфармацыю. Глыбокае навучанне вывучае некалькі узроўняў прэзентацыі дадзеных.

Першае азначае, што вы распрацоўваеце розныя часткі - пласты - вашай нервовай сеткі, каб даведацца розныя рэчы. Гэта адрозніваецца ад нервовых ванільных сетак, якія ўкладваюць толькі адзін пласт.

Гэта робіць магчымым другі момант, і таму глыбокае вывучэнне парод. Нам удаецца даведацца розныя ўзроўні прадстаўленасці дадзеных дзякуючы некалькім нейкім чынам спецыялізаваным узроўням.

Узровень прадстаўніцтва? Вам не падабаецца гэты тэрмін? Іншымі словамі, калі ў вас ёсць малюнак у якасці ўваходу, вы можаце ўявіць, што вы хочаце распазнаць наступнае:

  • … Асноўныя формы …… прадметы …… колеры…

Калі ў вас ёсць тэкст, вы не хочаце вучыцца

  • … Сінтаксіс …… семантыка …… граматыка… .. і г.д.…

адказ 3:

Па-першае, ёсць іерархічная розніца. Машыннае навучанне можна вызначыць як набор методык і алгарытмаў, якія накіраваны на вывучэнне мадэлі з папярэдніх дадзеных (рэальных ці імітаваных). Змяшчае метады: ад тэорыі верагоднасцей да нейронных сетак.

Нейронныя сеткі цытуюць Майкла Нільсана - выдатную, біялагічна натхнёную парадыгму праграмавання, якая дазваляе кампутару вучыцца на дадзеных назірання.

Азначэнне глыбокага навучання даволі расплывістае. Для мяне гэта дзве ключавыя ідэі:

  • Глыбокае навучанне выкарыстоўвае некалькі узроўняў, кожны з якіх прымяняе / вывучае ўласную трансфармацыю. Глыбокае навучанне вывучае некалькі узроўняў прэзентацыі дадзеных.

Першае азначае, што вы распрацоўваеце розныя часткі - пласты - вашай нервовай сеткі, каб даведацца розныя рэчы. Гэта адрозніваецца ад нервовых ванільных сетак, якія ўкладваюць толькі адзін пласт.

Гэта робіць магчымым другі момант, і таму глыбокае вывучэнне парод. Нам удаецца даведацца розныя ўзроўні прадстаўленасці дадзеных дзякуючы некалькім нейкім чынам спецыялізаваным узроўням.

Узровень прадстаўніцтва? Вам не падабаецца гэты тэрмін? Іншымі словамі, калі ў вас ёсць малюнак у якасці ўваходу, вы можаце ўявіць, што вы хочаце распазнаць наступнае:

  • … Асноўныя формы …… прадметы …… колеры…

Калі ў вас ёсць тэкст, вы не хочаце вучыцца

  • … Сінтаксіс …… семантыка …… граматыка… .. і г.д.…

адказ 4:

Па-першае, ёсць іерархічная розніца. Машыннае навучанне можна вызначыць як набор методык і алгарытмаў, якія накіраваны на вывучэнне мадэлі з папярэдніх дадзеных (рэальных ці імітаваных). Змяшчае метады: ад тэорыі верагоднасцей да нейронных сетак.

Нейронныя сеткі цытуюць Майкла Нільсана - выдатную, біялагічна натхнёную парадыгму праграмавання, якая дазваляе кампутару вучыцца на дадзеных назірання.

Азначэнне глыбокага навучання даволі расплывістае. Для мяне гэта дзве ключавыя ідэі:

  • Глыбокае навучанне выкарыстоўвае некалькі узроўняў, кожны з якіх прымяняе / вывучае ўласную трансфармацыю. Глыбокае навучанне вывучае некалькі узроўняў прэзентацыі дадзеных.

Першае азначае, што вы распрацоўваеце розныя часткі - пласты - вашай нервовай сеткі, каб даведацца розныя рэчы. Гэта адрозніваецца ад нервовых ванільных сетак, якія ўкладваюць толькі адзін пласт.

Гэта робіць магчымым другі момант, і таму глыбокае вывучэнне парод. Нам удаецца даведацца розныя ўзроўні прадстаўленасці дадзеных дзякуючы некалькім нейкім чынам спецыялізаваным узроўням.

Узровень прадстаўніцтва? Вам не падабаецца гэты тэрмін? Іншымі словамі, калі ў вас ёсць малюнак у якасці ўваходу, вы можаце ўявіць, што вы хочаце распазнаць наступнае:

  • … Асноўныя формы …… прадметы …… колеры…

Калі ў вас ёсць тэкст, вы не хочаце вучыцца

  • … Сінтаксіс …… семантыка …… граматыка… .. і г.д.…