ጥልቀት ያለው መማር ማሽን የማጥናት ችሎታው በጣም ጥሩ ነው

ስለ አርቲፊሻል ምስጢራዊ አመጣጥ ማወቅ ያለብዎ ነገር

ጥልቀት ያለው መረጃ ሰፊ የሆነ የውሂብ (መረጃ) በመጠቀም የነርቭ ኔትወርክ (ኔትወርክ ) የሚባሉ ውስብስብ የሂሳብ አሠራሮችን የሚያገነባ ኃይለኛ የማሽን መማር (ኤም ኤል) ነው.

ጥልቅ ትምህርት ፍቺ

ጥልቀት ያለው ትምህርት እጅግ በጣም ውስብስብ የውሂብ አይነቶችን ለማስተናገድ በርካታ የኒዩል አውታር መረቦችን በመጠቀም የኤል.ኤ. ኤ ኤል (ML) የሚተገበርበት መንገድ ነው. አንዳንድ ጊዜ ባለአደራባላዊ ትምህርት በመባል የሚታወቀው, ጥልቀት ያለው የመማሪያ ክፍል የተለያዩ የመረ ዘይ መሰረታዊ አውታሮችን ይጠቀማል (ለመተርጎምም ጭምር ይባላል) እናም በትልቅ ስብስብ, ባልተጠቀሠው መረጃ (ያልተደራጀ ውሂብ) ያገኙታል. ጥልቅ የሆነ የመማሪያ ትውውቅ ካደረጉት አንዱ የዲ ኤም ቪ ስብስቦች ከድጡች ምስሎች ውስጥ በተሳካ ሁኔታ የተመረጡ ድራማዎች ናቸው.

በየዕለቱ ጥልቀት ያለው የመማር ምሳሌዎች

ጥልቀት ያለው እውቀት በምስል እውቅና ብቻ ሳይሆን በቋንቋ መተርጎም, በማጭበርበር መፈለግ እና በድርጅቶች ስለ ደንበኞቻቸው የሰበሰበውን መረጃ መተንተን ብቻ አይደለም. ለምሳሌ, Netflix የእርስዎን የመመልከቻ ልምዶች ለመገምገም እና ለመመልከት የሚመርጡትን የትኛዎቹን ትርዒቶች እና ፊልሞች ለመገምገም ጥልቅ ትምህርት ይጠቀማል. የ Netflix አሳታፊ ፊልሞችን እና ተፈጥሮአዊ ጥናቶችን በጠቆመ ወረፋዎ ውስጥ እንዲያደርግ ያንን ነው. እርስዎ ለመወያየት ሊፈልጓቸው የሚችሉ የአዲሱ የሙዚቃ አልበሞች ጥቆማዎችን ለመፍጠር እና ለትራፍ እና ቢጫ ጫማ ጫማዎች. ጥልቀት ያለው ማስተዋወቂያ ከማንም ያልተስተካከለ እና ጥሬ መረጃዎችን በበለጠ ለመረዳት ከፍተኛ የሆነ ጥልቅ ማስተዋል ይሰጣል, ኮርፖሬሽኖች እርስዎ ለደንበኞችዎ ፍላጎቶች በተሻለ ሁኔታ ለመጠበቅ ይችላሉ.

ሰው ሠራሽ አካል ነርቭ አውታሮች እና ጥልቀት ያለው ትምህርት

ጥልቀት ያለው መረዳት ለመረዳት ቀላል እንዲሆን ስለ አርቴፊሻል ኔፌል አውታር (ANN) ያለንን ንፅፅር እንደገና እንቃኘው. ጥልቅ ትምህርት ለማግኘት, ባለ 15 ፎቅ የቢሮ ​​ሕንፃችንን አምስት ሌሎች የቢሮ ህንፃዎች ወደ አንድ የከተማ ሕንፃ ይሸጋገራሉ. በመንገዱ ጎን ሦስት አረሞች አሉ. የኛ ሕንፃ A ይገነባል እንዲሁም የ B እና C ሕንፃዎችን አንድ አይነት ጎን ይገነባዋል. በአዳራሹ መካከል A ይገነባ ህንፃ 1, እና ከመገንባት B ግንባታ ህንፃ 2 እና የመሳሰሉት ናቸው. እያንዳንዱ ሕንፃ የተለያዩ ቁጥር ያላቸው ፎቆች ከተለያዩ ቁሳቁሶች የተሠሩ ሲሆን ከሌሎቹ የተለያዩ የእንሰሳት መዋቅሮች አሉት. ሆኖም ግን, እያንዳንዱ ሕንፃ በተለያዩ ቢሮዎች (የንፅፅር) ክፍሎች (ኖዶች) - ስለዚህ እያንዳንዱ ሕንፃ ልዩ ኤኤንኤን ነው.

ከብዙ ምንጮች ላይ እንደ ጽሑፍ-ተኮር ውሂብ, የቪድዮ ዥረቶች, የኦዲዮ ዥረቶች, የስልክ ጥሪዎች, የሬዲዮ ሞገዶች እና ፎቶግራፎች ያሉ ዲጂታል ፓኬጆችን ወደ አንድ ህንፃ ውስጥ ሲገባ, በማንኛውም ምክንያታዊ መንገድ (ያልተደራጀ ውሂብ) አልተሰየመ ወይም አልተደረገም. መረጃው ^{ለመስተካከል} ከ 1 እስከ 15 ^ተኛ በእያንዳንዱ ወለል በኩል መረጃ ይላካል. መረጃ ከ 15 ^ኛ ፎቅ (ውጫዊ) ጋር ሲነፃፀር ወደ ህንፃ 1 ^ኛ ፎቅ (ግብዓት) 3 ከተገነባ የመጨረሻው የማጠናቀቂያ ውጤት ጋር ይላካል. ከ 3 ሕንፃዎች ውስጥ መገንባት እና ከ ሕንጻ A እና መረጃ በእያንዳንዱ ወለል በተመሳሳይ መንገድ ያርፍበታል. መረጃው ወደ ህንፃው ወለል ከፍታው 3 ላይ ሲደርስ ከህንጻው ውጤት ጋር ወደ ሕንፃው ይላካል 1. ከ 1 ህንፃዎች የመጡ ጥረቶችን ከህፃናው በፊት ወለል ላይ በማስተናገድ ያካትታል. ሕንፃ 1 መረጃውንና ውጤቱን በ "C" ውስጥ ለመገንባት, ወደ ሂሳቡ ሂደቱ ወደ ግንባታ ወደ ቢ.

በእያንዳንዱ ምሳሌ ውስጥ እያንዳንዱ ኤንኤን (ሕንፃ) በተሰቀለው ውቅል ውስጥ የተለየ ባህሪ ይፈልሳል እና ውጤቱን ወደ ቀጣዩ ሕንፃ ያመራል. ቀጣዩ ሕንፃ ከቀድሞው (ውጤቱን) ውጤቱን ያካትታል. ውሂቡ በእያንዳንዱ ኤንኤንኤ (ህንፃ) እየተካሄደ እንደመሆኑ, በመጨረሻው ANN (ህንፃ) የመጨረሻው ውጤት (የመጨረሻው ወለል) ወደ መጨረሻው ውፅዓት (የመጨረሻ ደረጃ) ሲደርስ በድርጊት ይደራጃል እና የተሰየመ (የተዘረዘሩ) በተለየ ባህሪ ይደራጃል. (ይበልጥ የተዋቀሩ).

አርቲፊሻል ኢንተለንተን, የማሽን መማር እና ጥልቀት ያለው ትምህርት

ጥልቀት ያለው እውቀት በአርሜኒያል ምስጢራዊ (AI) እና ኤምኤልኤ (ML) አጠቃላይ እይታ ውስጥ እንዴት ሊጣጣም ይችላል? ጥልቀት ያለው ትምህርት የ ML ኃይልን ያበረታታል እንዲሁም የተለያዩ ተግባሮችን ይጨምራል. ምክንያቱም ጥልቀት በሌለው የአሠራር መረቦች (neural nets) አጠቃቀም ላይ እና ውስብስብ ቀስ በቀስ በሚሰሩ የአሰራር ሂደቶች ውስጥ ያሉትን ባህሪያት እውቅና ስለሚያገኝ በቅድመ-መፃፍ (ስዕላዊ) - ስህተቶችን ማስተዋወቅ የሚችል ጭማሪ. ጥልቀት ያለው ትምህርት ኮምፕዩተሮች እና ግለሰቦችን ለመርዳት ኮምፒዩተሮች በተሻለ ሁኔታ ጥቅም ላይ እንዲውሉ እና የተሻለ ጥቅም እንዲያገኙ ነው.