Video: Ո՞րն է հիմնավոր ճշմարտությունը խորը ուսուցման մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Մեջ մեքենայական ուսուցում , տերմին " հիմնավոր ճշմարտություն «վերաբերում է վերահսկվող վերապատրաստման հավաքածուի դասակարգման ճշգրտությանը սովորում տեխնիկան։ Տերմին" հիմքի ճշմարտացիություն «վերաբերում է այս թեստի համար պատշաճ օբյեկտիվ (ապացուցելի) տվյալների հավաքման գործընթացին: Համեմատեք ոսկե ստանդարտի հետ:
Պարզապես, ի՞նչ է հիմնավոր ճշմարտությունը պատկերների մշակման մեջ:
Հողային ճշմարտություն «նշանակում է չափումների մի շարք, որը հայտնի է, որ շատ ավելի ճշգրիտ է, քան այն համակարգից, որը դուք փորձարկում եք: Օրինակ, ենթադրենք, որ դուք փորձարկում եք ստերեոտեսողական համակարգը՝ տեսնելու համար, թե որքանով է այն կարող գնահատել 3D դիրքերը: Նման դեպքերում « հիմնավոր ճշմարտություն «Մոդելի հայտնի պարամետրերն են։
Նաև գիտեք, թե որն է գետնի ճշմարտությունը GIS-ում: Այլ կիրառումների համար տե՛ս Հողային ճշմարտություն (այլ կերպացում): Հողային ճշմարտություն տերմին է, որն օգտագործվում է քարտեզագրություն, օդերևութաբանություն, օդային լուսանկարների վերլուծություն, արբանյակային պատկերներ և հեռահար զոնդավորման մի շարք այլ մեթոդներ, որոնցում տվյալները հավաքվում են հեռավորության վրա: Հողային ճշմարտություն վերաբերում է տեղեկատվությանը, որը հավաքագրվում է «վայրում»:
Նմանապես կարելի է հարցնել՝ ի՞նչ է հիմնավոր ճշմարտության տեքստը:
Այն հիմնավոր ճշմարտություն պատկերից տեքստը բովանդակությունը, օրինակ, պատկերի յուրաքանչյուր նիշի և բառի ամբողջական և ճշգրիտ գրառումն է: Սա կարելի է համեմատել OCR շարժիչի ելքի հետ և օգտագործվել շարժիչի ճշգրտությունը գնահատելու համար և որքան կարևոր է ցանկացած շեղում հիմնավոր ճշմարտություն այդ դեպքում է:
Ի՞նչ է նշանակում մեքենայական ուսուցում:
Մեքենայի ուսուցում արհեստական կիրառություն է խելք (AI), որը համակարգերին հնարավորություն է տալիս ավտոմատ կերպով սովորել և կատարելագործվել փորձից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Մեքենայի ուսուցում կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են մուտք գործել տվյալներ և օգտագործել itlearn իրենց համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է էտումը խորը ուսուցման մեջ:
Էտումը խորը ուսուցման տեխնիկա է, որն օգնում է ավելի փոքր և արդյունավետ նեյրոնային ցանցերի զարգացմանը: Սա մոդելի օպտիմալացման տեխնիկա է, որը ներառում է քաշի տենզորի ավելորդ արժեքների վերացում
Որո՞նք են խորը ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:
Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են՝ Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Ի՞նչ է խորը ուսուցման տեսանյութը:
Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման տեխնիկա է, որը սովորում է առանձնահատկությունները և առաջադրանքները անմիջապես տվյալներից: Այս տվյալները կարող են ներառել պատկերներ, տեքստ կամ ձայն: Տեսանյութում օգտագործվում է պատկերի ճանաչման օրինակի խնդիր՝ ցույց տալու համար, թե ինչպես են խորը ուսուցման ալգորիթմները սովորում մուտքագրված պատկերները դասակարգել համապատասխան կատեգորիաների։
Որոնք են խորը ուսուցման ալգորիթմները:
Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների դաս է, որն օգտագործում է մի քանի շերտեր՝ չմշակված մուտքագրումից աստիճանաբար ավելի բարձր մակարդակի հատկանիշներ հանելու համար: Օրինակ, պատկերի մշակման ժամանակ ստորին շերտերը կարող են ճանաչել եզրերը, մինչդեռ ավելի բարձր շերտերը կարող են բացահայտել մարդուն առնչվող հասկացությունները, ինչպիսիք են թվերը, տառերը կամ դեմքերը:
Ի՞նչ է շրջանակը խորը ուսուցման մեջ:
Խորը ուսուցման շրջանակը ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը թույլ է տալիս մեզ ավելի հեշտ և արագ կառուցել խորը ուսուցման մոդելներ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների մանրամասների մեջ մտնելու: Նրանք ապահովում են մոդելների սահմանման հստակ և հակիրճ ձև՝ օգտագործելով նախապես կառուցված և օպտիմիզացված բաղադրիչների հավաքածու: