Ի՞նչ է էտումը խորը ուսուցման մեջ:

Ո՞րն է հիմնավոր ճշմարտությունը խորը ուսուցման մեջ:

Մեքենայական ուսուցման մեջ «հիմնական ճշմարտություն» տերմինը վերաբերում է վերահսկվող ուսուցման տեխնիկայի վերապատրաստման հավաքածուի դասակարգման ճշգրտությանը: «Հիմնական ճշմարտություն» տերմինը վերաբերում է այս թեստի համար պատշաճ օբյեկտիվ (ապացուցելի) տվյալների հավաքման գործընթացին: Համեմատեք ոսկե ստանդարտի հետ

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: