جدول المحتويات:
فيديو: ما هي خوارزميات التعلم العميق؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
تعلم عميق هي فئة من خوارزميات التعلم الآلي يستخدم طبقات متعددة لاستخراج ميزات ذات مستوى أعلى تدريجيًا من المدخلات الأولية. على سبيل المثال ، في معالجة الصور ، قد تحدد الطبقات السفلية الحواف ، بينما قد تحدد الطبقات العليا المفاهيم ذات الصلة بالإنسان مثل الأرقام أو الحروف أو الوجوه.
وبالمثل ، قد تسأل ، ما هي خوارزميات التعلم العميق؟
أشهر خوارزميات التعلم العميق هي:
- الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
- شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs)
- مكدسة التشفير التلقائي.
- آلة بولتزمان العميقة (DBM)
- شبكات المعتقد العميق (DBN)
بعد ذلك ، السؤال هو ، كيف تكتب خوارزمية التعلم العميق؟ 6 خطوات لكتابة أي خوارزمية تعلم الآلة من الصفر: دراسة حالة Perceptron
- احصل على فهم أساسي للخوارزمية.
- ابحث عن بعض مصادر التعلم المختلفة.
- قسم الخوارزمية إلى أجزاء.
- ابدأ بمثال بسيط.
- تحقق من صحة مع تنفيذ موثوق.
- اكتب العملية الخاصة بك.
ببساطة ، ما هي أمثلة التعلم العميق؟
أمثلة من تعلم عميق في القيادة الآلية في العمل: يستخدم الباحثون في مجال السيارات تعلم عميق لاكتشاف الأشياء تلقائيًا مثل علامات التوقف وإشارات المرور. بالإضافة الى، تعلم عميق يستخدم لاكتشاف المشاة مما يساعد على تقليل الحوادث.
ما هو CNN في التعلم العميق؟
في تعلم عميق ، تلافيفي الشبكة العصبية ( سي إن إن ، أو ConvNet) هي فئة من الشبكات العصبية العميقة ، الأكثر شيوعًا في تحليل الصور المرئية.
موصى به:
ما هي الحقيقة الأساسية في التعلم العميق؟
في التعلم الآلي ، يشير مصطلح "الحقيقة الأرضية" إلى دقة تصنيف مجموعة التدريب لتقنيات التعلم الخاضع للإشراف. يشير مصطلح "الحقيقة الحقيقية" إلى عملية جمع بيانات الهدف الصحيح (التي يمكن إثباتها) لهذا الاختبار. قارن مع goldstandard
ما الذي يمكن أن يفعله التعلم العميق؟
التعلم العميق هو تقنية للتعلم الآلي تُعلم أجهزة الكمبيوتر أن تفعل ما هو طبيعي للبشر: التعلم بالقدوة. التعلم العميق هو تقنية أساسية وراء السيارات ذاتية القيادة ، تمكنهم من التعرف على علامة أستوب ، أو تمييز المشاة عن الأعمدة
هل من السهل تعلم التعلم العميق؟
التعلم العميق قوي لأنه يجعل الأشياء الصعبة سهلة. السبب في أن التعلم العميق جعل مثل هذه البداية هو حقيقة أنه يسمح لنا بصياغة العديد من مشاكل التعلم التي كانت مستحيلة سابقًا مثل تقليل الخسارة التجريبية من خلال النسب المتدرج ، وهو أمر بسيط للغاية من الناحية المفاهيمية
ما هي خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي؟
هنا لدينا أنواع خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي: المصنفات الخطية: الانحدار اللوجستي ، ومصنف بايز ساذج. اقرب جار. دعم آلات المتجهات. أشجار القرار. عززت الأشجار. غابة عشوائية. الشبكات العصبية
ما هي خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف؟
تحت الإشراف: يتم تصنيف جميع البيانات وتتعلم الخوارزميات التنبؤ بالإخراج من بيانات الإدخال. غير خاضعة للإشراف: جميع البيانات غير مصنفة وتتعلم الخوارزميات البنية المتأصلة من بيانات الإدخال