2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
L'apprentissage en profondeur est une machine apprentissage technique qui apprend aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement à l'homme: apprendre par exemple. L'apprentissage en profondeur est une technologie clé derrière les voitures sans conducteur, leur permettant de reconnaître un panneau d'arrêt, ou de distinguer un piéton d'un lampadaire.
A côté de cela, à quoi peut servir le deep learning ?
L'apprentissage en profondeur architectures telles que réseaux de neurones profonds , Profond réseaux de croyances, récurrents les réseaux de neurones et convolutif les réseaux de neurones a été appliqué à domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, machine Traduction, Deuxièmement, qu'est-ce qui définit l'apprentissage en profondeur ? L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de la machine apprentissage en intelligence artificielle (IA) qui dispose de réseaux capables de apprentissage non supervisé à partir de données non structurées ou non étiquetées. Aussi connu sous le nom Profond neural apprentissage ou réseau de neurones profonds.
Par conséquent, qu'est-ce que le deep learning et comment cela fonctionne-t-il ?
L'apprentissage en profondeur est un apprentissage automatique méthode. Cela nous permet d'entraîner une IA à prédire les sorties, étant donné un ensemble d'entrées. À la fois supervisé et non supervisé apprentissage peut être utilisé pour entraîner l'IA. Nous apprendrons comment l'apprentissage en profondeur fonctionne en créant un service hypothétique d'estimation du prix des billets d'avion.
Qu'est-ce que le deep learning et ses applications ?
Comme l'apprentissage en profondeur a fait des progrès significatifs et d'énormes performances dans de nombreux applications , les domaines largement utilisés de l'apprentissage en profondeur sont les entreprises, la science et le gouvernement, ce qui comprend en outre les tests adaptatifs, la classification d'images biologiques, la vision par ordinateur, la détection du cancer, le traitement du langage naturel,
Conseillé:
Qu'est-ce que la vérité fondamentale dans l'apprentissage en profondeur ?
En apprentissage automatique, le terme « truthtruth » fait référence à la précision de la classification de l'ensemble d'apprentissage pour les techniques d'apprentissage supervisé. Le terme « vérification sur le terrain » fait référence au processus de collecte des données objectives (prouvables) appropriées pour ce test. Comparer avec l'étalon-or
Qu'est-ce que l'élagage dans l'apprentissage en profondeur ?
L'élagage est une technique d'apprentissage en profondeur qui aide au développement de réseaux de neurones plus petits et plus efficaces. C'est une technique d'optimisation de modèle qui consiste à éliminer les valeurs inutiles dans le tenseur de poids
Qu'est-ce que la vidéo d'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui apprend les fonctionnalités et les tâches directement à partir des données. Ces données peuvent inclure des images, du texte ou du son. La vidéo utilise un exemple de problème de reconnaissance d'images pour illustrer comment les algorithmes d'apprentissage en profondeur apprennent à classer les images d'entrée dans les catégories appropriées
Que sont les algorithmes d'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches pour extraire progressivement des fonctionnalités de niveau supérieur à partir de l'entrée brute. Par exemple, dans le traitement d'images, les couches inférieures peuvent identifier les bords, tandis que les couches supérieures peuvent identifier les concepts pertinents pour un humain, tels que les chiffres, les lettres ou les visages
Qu'est-ce que le cadre dans l'apprentissage en profondeur?
Un framework de deep learning est une interface, une bibliothèque ou un outil qui nous permet de construire des modèles de deep learning plus facilement et plus rapidement, sans entrer dans les détails des algorithmes sous-jacents. Ils fournissent un moyen clair et concis pour définir des modèles à l'aide d'une collection de composants prédéfinis et optimisés