Терең үйрөнүү алгоритмдерин көзөмөлсүз окутуу тапшырмаларына колдонсо болот. Бул маанилүү пайда, анткени белгиленбеген маалыматтар энбелгиленген маалыматтарга караганда көбүрөөк. Көзөмөлсүз түрдө үйрөтүлө турган терең структуралардын мисалдары нейрон таржымалы компрессорлор жана терең ишеним тармактары болуп саналат.
Терең үйрөнүү көзөмөлдөбү же көзөмөлсүз окутуубу?
Терең үйрөнүү – бул маалыматтарды иштетүүдө жана чоң көлөмдөгү маалымат боюнча эсептөөлөрдү аткаруу үчүн нейрондук тармактардын бир нече катмарын колдонгон Machine Learning алгоритминин чакан жыйындысы. … Терең үйрөнүү алгоритми адамдын көзөмөлүсүз үйрөнүүгө жөндөмдүү, маалыматтын структураланган жана структураланбаган түрлөрү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Терең үйрөнүү көзөмөлсүзбү?
Терең үйрөнүү алгоритмдерин көзөмөлсүз үйрөнүү тапшырмаларына колдонсо болот. Бул маанилүү пайда, анткени белгиленбеген маалыматтар энбелгиленген маалыматтарга караганда көбүрөөк. Көзөмөлсүз түрдө үйрөтүлө турган терең структуралардын мисалдары нейрон таржымалы компрессорлор жана терең ишеним тармактары болуп саналат.
Терең үйрөнүү көзөмөлсүз үйрөнүү менен бирдейби?
Deep Learning муну көптөгөн жашыруун катмарлар, чоң маалыматтар жана күчтүү эсептөө ресурстары бар нейрон тармактарын колдонуу менен жасайт. … Көзөмөлсүз окутууда k-Means, иерархиялык кластерлөө жана Гаусс аралашма моделдери сыяктуу алгоритмдер берилиштердеги маанилүү структураларды үйрөнүүгө аракет кылышат.
Терең үйрөнүү көзөмөлдөгү окутуунун бир бөлүгүбү?
Терең үйрөнүү бул машина үйрөнүүнүн адистештирилген чакан топтому. Терең окутуу жасалма нейрон тармагы деп аталган алгоритмдердин катмарлуу структурасына таянат. Терең үйрөнүү чоң маалыматты талап кылат, бирок туура иштеши үчүн адамдын кийлигишүүсү аз.
