Мазмуну:
Video: Терең үйрөнүүдө негиз деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
А терең окутуу негизи бул интерфейс, китепкана же курууга мүмкүндүк берүүчү курал терең үйрөнүү негизги алгоритмдердин майда-чүйдөсүнө чейин кирбестен, моделдер оңой жана тез. Алар алдын ала курулган жана оптималдаштырылган компоненттердин жыйындысын колдонуу менен моделдерди аныктоонун так жана так жолун камсыз кылат.
Бул жерде, машинаны үйрөнүү негизи деген эмне?
А Machine Learning Framework иштеп чыгуучуларга курууга мүмкүндүк берген интерфейс, китепкана же курал машина үйрөнүү негизги алгоритмдердин тереңдигине кирбестен, моделдер оңой.
Ошондой эле билесизби, нейрондук тармак деген эмне? Факел – бул илимий эсептөө алкак бул машина үйрөнүү алгоритмдерине кеңири колдоо көрсөтөт. PyTorch - бул Факелди терең үйрөнүү үчүн порт алкак терең куруу үчүн колдонулат нейрон тармактары жана татаалдыгы боюнча жогору болгон тензордук эсептөөлөрдү аткаруу.
Муну эске алып, терең үйрөнүү үчүн кайсы алкак жакшыраак?
Топ 8 Deep Learning Frameworks
- TensorFlow. TensorFlow, албетте, эң мыкты терең үйрөнүү алкактарынын бири жана анын ийкемдүү система архитектурасына байланыштуу Airbus, Twitter, IBM жана башкалар сыяктуу бир нече гиганттар тарабынан кабыл алынган.
- Кафе.
- Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
- Torch/PyTorch.
- MXNet.
- Chainer.
- Керас.
- Deeplearning4j.
dl4j терең үйрөнүү негизиби?
Eclipse Deeplearning4j биринчи коммерциялык класстагы, ачык булактуу, бөлүштүрүлгөн терең - үйрөнүү Java жана Scala үчүн жазылган китепкана. Hadoop жана Apache Spark менен интеграцияланган, DL4J бөлүштүрүлгөн GPU жана CPU колдонуу үчүн бизнес чөйрөсүнө AI алып келет.
Сунушталууда:
Терең үйрөнүүдө негизги чындык деген эмне?
Машина менен окутууда "негизги чындык" термини көзөмөлдөгү окутуу ыкмалары үчүн окутуу топтомунун классификациясынын тактыгын билдирет. "Негизги чындык" термини бул сыноо үчүн тийиштүү объективдүү (далилденүүчү) маалыматтарды чогултуу процессин билдирет. Алтын стандарт менен салыштырыңыз
Машинаны үйрөнүүдө жалпылоо катасы деген эмне?
Машина үйрөнүү жана статистикалык үйрөнүү теориясындагы көзөмөлгө алынган окуу колдонмолорунда жалпылоо катасы (үлгүдөн тыш ката деп да белгилүү) алгоритмдин мурда көрүлбөгөн маалыматтар үчүн жыйынтык баалуулуктарын канчалык так алдын ала айтууга жөндөмдүүлүгүнүн өлчөмү болуп саналат
Терең үйрөнүүдө кыркуу деген эмне?
Бутоо - бул кичинекей жана эффективдүү нейрон тармактарын өнүктүрүүгө жардам берген терең үйрөнүү ыкмасы. Бул салмак тензорундагы керексиз маанилерди жок кылууну камтыган моделди оптималдаштыруу ыкмасы
Машина үйрөнүүдө моделдин дрейфи деген эмне?
Википедиядан, эркин энциклопедиядан. Болжолдуу аналитикада жана машинаны үйрөнүүдө концепциянын дрейф модели болжолдоого аракет кылып жаткан максаттуу өзгөрмөнүн статистикалык касиеттери убакыттын өтүшү менен күтүлбөгөн жолдор менен өзгөрөрүн билдирет. Бул көйгөйлөрдү жаратат, анткени убакыттын өтүшү менен божомолдор азыраак так болуп калат
Терең үйрөнүүдө кандай алгоритмдер колдонулат?
Эң популярдуу терең үйрөнүү алгоритмдери болуп төмөнкүлөр саналат: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Memory Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)