Table des matières:
Vidéo: Comment démarrer l'apprentissage en profondeur ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
introduction
- Étape 0: Pré-requis. Il est recommandé qu'avant de sauter sur L'apprentissage en profondeur , vous devez connaître les bases de Apprentissage automatique .
- Étape 2: Une plongée peu profonde.
- Étape 3: Choisissez votre propre aventure !
- Étape 4: Profond Plonger dans L'apprentissage en profondeur .
- 27 commentaires.
La question est également: comment puis-je commencer à apprendre le deep learning ?
- Étape 1: Apprendre les bases de l'apprentissage automatique (facultatif, mais fortement recommandé) Commencez par le cours d'Andrew Ng sur l'apprentissage automatique Machine Learning - Stanford University | Coursera.
- Étape 2: Explorez l'apprentissage en profondeur.
- Étape 3: Choisissez une zone d'intérêt et approfondissez.
- Étape 4: Construisez quelque chose.
- Ressources additionnelles.
À côté de ci-dessus, dois-je d'abord apprendre l'apprentissage automatique ou l'apprentissage en profondeur ? Apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui signifie que les systèmes informatiques auront la capacité de apprendre seul avec ou sans données qui lui sont fournies. Vous devez apprendre d'abord l'apprentissage automatique alors vous pouvez planifier L'apprentissage en profondeur ou IA. Apprentissage automatique est obligatoire pour apprendre l'apprentissage en profondeur ou IA.
De même, on demande combien de temps faut-il pour apprendre le deep learning ?
Chacune des étapes devrait prendre environ 4– 6 semaines ' temps. Et en environ 26 semaines depuis le moment où vous avez commencé, et si vous avez suivi religieusement tout ce qui précède, vous aurez une base solide en apprentissage en profondeur.
Peut-on apprendre le deep learning sans machine learning ?
L'apprentissage en profondeur ne nécessite pas beaucoup de préconnaissance dans d'autres apprentissage automatique techniques, donc vous pouvez plonger à peu près directement dans sans apprendre ces techniques, mais tu vous aurez encore besoin d'avoir une bonne compréhension des types de problèmes l'apprentissage en profondeur est bien adapté à la résolution et à la façon d'interpréter ces résultats.
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
Que peut faire l'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement aux humains : apprendre par l'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
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