Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Είναι δύσκολη η βαθιά μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Βαθιά μάθηση είναι εύκολο αν θέλεις να πετύχεις κάτι. Βαθιά μάθηση είναι πολύ δύσκολος αν θέλετε να λειτουργεί καλά. Εδώ είναι μερικές ανοιχτές προκλήσεις βαθιά μάθηση.
Ομοίως, είναι δύσκολη η βαθιά μάθηση;
Διάλεξε κάτι πιο δύσκολο μαθαίνω , εκμάθηση βαθιών νευρωνικών δικτύων δεν πρέπει να είναι ο στόχος αλλά μια παρενέργεια. Βαθιά μάθηση είναι ισχυρό ακριβώς επειδή κάνει σκληρός τα πράγματα εύκολα. Βαθύς Τα δίκτυα ασχολούνται με φυσικά σήματα που προηγουμένως δεν είχαμε εύκολους τρόπους να αντιμετωπίσουμε: εικόνες, βίντεο, ανθρώπινη γλώσσα, ομιλία, ήχος.
Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, είναι σκληρό το ML; Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η επιστήμη της προώθησης των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης μέσω της έρευνας είναι δύσκολος . Απαιτεί δημιουργικότητα, πειραματισμό και επιμονή. Η μηχανική εκμάθηση παραμένει ένα δύσκολο πρόβλημα κατά την εφαρμογή υπαρχόντων αλγορίθμων και μοντέλων για να λειτουργήσει καλά για τη νέα σας εφαρμογή.
Ομοίως, οι άνθρωποι ρωτούν, πόσο καιρό χρειάζεται για να μάθουμε βαθιά μάθηση;
Κάθε ένα από τα βήματα πρέπει να λάβει περίπου 4- 6 εβδομάδες ' χρόνος. Και στο περίπου 26 εβδομάδες από την εποχή που ξεκινήσατε, και αν ακολουθήσατε όλα τα παραπάνω θρησκευτικά, θα έχετε γερές βάσεις στη βαθιά μάθηση.
Πότε δεν πρέπει να χρησιμοποιείτε τη βαθιά μάθηση;
Τρεις λόγοι για τους οποίους ΔΕΝ πρέπει να χρησιμοποιείτε τη βαθιά μάθηση
- (1) Δεν λειτουργεί τόσο καλά με μικρά δεδομένα. Για να επιτευχθεί υψηλή απόδοση, τα βαθιά δίκτυα απαιτούν εξαιρετικά μεγάλα σύνολα δεδομένων.
- (2) Η βαθιά μάθηση στην πράξη είναι δύσκολη και δαπανηρή. Η βαθιά εκμάθηση εξακολουθεί να είναι μια πολύ πρωτοποριακή τεχνική.
- (3) Τα βαθιά δίκτυα δεν ερμηνεύονται εύκολα.
Συνιστάται:
Ποια είναι η βασική αλήθεια στη βαθιά μάθηση;
Στη μηχανική μάθηση, ο όρος «βασική αλήθεια» αναφέρεται στην ακρίβεια της ταξινόμησης του συνόλου εκπαίδευσης για τεχνικές εποπτευόμενης μάθησης. Ο όρος «εδαφική αλήθεια» αναφέρεται στη διαδικασία συλλογής των κατάλληλων αντικειμενικών (αποδείξιμων) δεδομένων για αυτήν τη δοκιμή. Συγκρίνετε με το goldstandard
Είναι εύκολο να μάθεις βαθιά μάθηση;
Η βαθιά μάθηση είναι ισχυρή ακριβώς επειδή κάνει τα δύσκολα εύκολα. Ο λόγος για τον οποίο η βαθιά μάθηση προκάλεσε τόσο μεγάλη έκρηξη είναι το ίδιο το γεγονός ότι μας επιτρέπει να διατυπώσουμε αρκετά προηγουμένως αδύνατα μαθησιακά προβλήματα ως εμπειρική ελαχιστοποίηση απωλειών μέσω gradient descent, ένα εννοιολογικά εξαιρετικά απλό πράγμα
Τι είναι το κλάδεμα στη βαθιά μάθηση;
Το κλάδεμα είναι μια τεχνική στη βαθιά μάθηση που βοηθά στην ανάπτυξη μικρότερων και πιο αποτελεσματικών νευρωνικών δικτύων. Είναι μια τεχνική βελτιστοποίησης μοντέλου που περιλαμβάνει την εξάλειψη περιττών τιμών στον τανυστή βάρους
Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται στη βαθιά μάθηση;
Οι πιο δημοφιλείς αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης είναι: Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) Δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) Στοιβαγμένοι αυτόματος κωδικοποιητές. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Τι είναι η βαθιά μάθηση στην υγειονομική περίθαλψη;
Εφαρμογές βαθιάς μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη Οι τεχνικές βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε αρχεία ΗΜΥ για την αντιμετώπιση πολλών απαραίτητων ζητημάτων υγειονομικής περίθαλψης, όπως η μείωση του ποσοστού εσφαλμένης διάγνωσης και η πρόβλεψη του αποτελέσματος των διαδικασιών