Sisältö
- Määritelmä - Mitä syvä oppiminen tarkoittaa?
- Johdanto Microsoft Azureen ja Microsoft Cloud | Tämän oppaan läpi opit mitä pilvipalvelussa on kyse ja kuinka Microsoft Azure voi auttaa sinua siirtämään ja johtamaan yritystä pilvestä.
- Techopedia selittää syvän oppimisen
Määritelmä - Mitä syvä oppiminen tarkoittaa?
Syväoppiminen on kokoelma koneoppimisessa käytettyjä algoritmeja, joita käytetään mallintamaan datan korkean tason abstraktioita käyttämällä malliarkkitehtuureja, jotka koostuvat useista epälineaarisista muunnoksista. Se on osa laajaa koneoppimismenetelmien ryhmää, jotka perustuvat tietojen esittämiseen.
Johdanto Microsoft Azureen ja Microsoft Cloud | Tämän oppaan läpi opit mitä pilvipalvelussa on kyse ja kuinka Microsoft Azure voi auttaa sinua siirtämään ja johtamaan yritystä pilvestä.
Techopedia selittää syvän oppimisen
Syväoppiminen on erityinen lähestymistapa hermoverkkojen rakentamiseen ja kouluttamiseen, joita pidetään erittäin lupaavina päätöksenteon solmuna. Algoritmin katsotaan olevan syvä, jos syöttötiedot johdetaan epälineaarisuuksien tai epälineaaristen muunnosten sarjan läpi ennen kuin niistä tulee lähtö. Sitä vastoin nykyaikaisimpia koneoppimisalgoritmeja pidetään "matalina", koska tulo voi mennä vain muutamilla aliohjelman kutsutasoilla.
Syväoppiminen poistaa tietojen ominaisuuksien manuaalisen tunnistamisen ja sen sijaan luottaa siihen kuuluvaan koulutusprosessiin hyödyllisten mallien löytämiseksi syöttöesimerkkeissä. Tämä tekee hermoverkon kouluttamisesta helpompaa ja nopeampaa, ja se voi antaa paremman tuloksen, joka edistää keinoälyn alaa.