Мазмұны:
2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2025-01-22 17:30
А терең оқыту жүйесі интерфейс, кітапхана немесе құруға мүмкіндік беретін құрал терең білім алу негізгі алгоритмдердің егжей-тегжейлерін білмей, модельдерді оңайырақ және жылдам жасайды. Олар алдын ала құрастырылған және оңтайландырылған құрамдастардың жиынтығын пайдалана отырып, үлгілерді анықтаудың анық және қысқа жолын қамтамасыз етеді.
Мұнда машиналық оқыту жүйесі дегеніміз не?
А Machine Learning Framework әзірлеушілерге құруға мүмкіндік беретін интерфейс, кітапхана немесе құрал машиналық оқыту негізгі алгоритмдердің тереңдігіне кірместен оңай модельдер.
Сондай-ақ, нейрондық желі құрылымы дегеніміз не? Алау – бұл ғылыми есептеулер шеңбер бұл машиналық оқыту алгоритмдеріне кең қолдауды ұсынады. PyTorch негізінен алауларды тереңдетіп оқыту порты болып табылады шеңбер терең салу үшін қолданылады нейрондық желілер және күрделілігі жағынан жоғары тензорлық есептеулерді орындау.
Осыны ескере отырып, терең білім алу үшін қай құрылым жақсырақ?
Ең жақсы 8 терең оқыту негіздері
- TensorFlow. TensorFlow терең оқытудың ең жақсы құрылымдарының бірі болып табылады және оны Airbus, Twitter, IBM және т.б. сияқты бірнеше алып компаниялар, негізінен, оның жоғары икемді жүйе архитектурасына байланысты қабылдаған.
- Кофе.
- Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
- Алау/PyForch.
- MXNet.
- Чейнер.
- Керас.
- Тереңдеу4j.
dl4j терең оқыту негізі ме?
Тұтылу Тереңдеу4j бірінші коммерциялық дәрежелі, ашық бастапқы, таратылған терең - үйрену Java және Scala үшін жазылған кітапхана. Hadoop және Apache Spark-пен біріктірілген, DL4J таратылған графикалық процессорлар мен процессорларда пайдалану үшін AI-ны бизнес орталарына әкеледі.
Ұсынылған:
Java тіліндегі терең көшірме және терең көшірме дегеніміз не?
Таяз көшірмеде тек қарабайыр деректер түрінің өрістері көшіріледі, ал нысандар сілтемелері көшірілмейді. Терең көшірме қарапайым деректер түрінің көшірмесін, сондай-ақ объект сілтемелерін қамтиды
Машиналық оқытудағы жалпылау қатесі дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы және статистикалық оқыту теориясындағы бақыланатын оқу қолданбаларында жалпылау қатесі (сонымен қатар үлгіден тыс қате ретінде белгілі) алгоритмнің бұрын көрмеген деректер үшін нәтиже мәндерін болжауға қабілеттілігінің өлшемі болып табылады
Машиналық оқытудағы модель дрейфі дегеніміз не?
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитика мен машиналық оқытуда концепцияның дрейфі модель болжауға тырысатын мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттері уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгеретінін білдіреді. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
Машиналық оқытудағы фреймворк дегеніміз не?
Machine Learning Framework дегеніміз не. Machine Learning Framework - бұл интерфейс, кітапхана немесе құрал, ол әзірлеушілерге негізгі алгоритмдердің ұсақ-түйегіне кірмей, машиналық оқыту үлгілерін оңай және жылдам құруға мүмкіндік береді
Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайту дегеніміз не?
Мүмкіндіктерді азайтуды пайдалану мақсаты - компьютер өз функциясын орындау үшін өңдеуі керек мүмкіндіктердің (немесе айнымалылардың) санын азайту. Мүмкіндіктерді азайту өлшемдер санын азайту үшін пайдаланылады, бұл деректерді машиналық оқыту қолданбалары үшін сирек және статистикалық маңыздырақ етеді