Invatare profunda

Autor: Eugene Taylor
Data Creației: 10 August 2021
Data Actualizării: 1 Iulie 2024
Anonim
Curs 1 - Introducere în Deep Learning
Video: Curs 1 - Introducere în Deep Learning

Conţinut

Definiție - Ce înseamnă Deep Learning?

Învățarea profundă este o colecție de algoritmi folosiți în învățarea mașinii, utilizată pentru modelarea abstractizărilor la nivel înalt din date prin utilizarea arhitecturilor model, care sunt compuse din transformări multiple neliniare. Face parte dintr-o familie largă de metode utilizate pentru învățarea automată care se bazează pe reprezentări ale învățării datelor.


O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.

Techopedia explică învățarea profundă

Învățarea profundă este o abordare specifică utilizată pentru construirea și formarea rețelelor neuronale, care sunt considerate noduri de decizie extrem de promițătoare. Un algoritm este considerat a fi profund dacă datele de intrare sunt trecute printr-o serie de neliniarități sau transformări neliniare înainte de a deveni rezultate. În schimb, majoritatea algoritmilor moderni de învățare a mașinilor sunt considerați „puțin adânci”, deoarece intrarea poate merge doar la câteva niveluri de apeluri de subrutină.

Învățarea profundă elimină identificarea manuală a caracteristicilor din date și, în schimb, se bazează pe orice proces de formare pe care îl are pentru a descoperi tiparele utile din exemplele de intrare. Acest lucru face ca antrenarea rețelei neuronale să fie mai ușoară și mai rapidă și poate da un rezultat mai bun care avansează domeniul inteligenței artificiale.