Სარჩევი:

ღრმა სწავლა რთულია?
ღრმა სწავლა რთულია?

ვიდეო: ღრმა სწავლა რთულია?

ვიდეო: ღრმა სწავლა რთულია?
ვიდეო: ნორმალური განაწილების ღრმა ახსნა 2024, ნოემბერი
Anonim

Ღრმა სწავლება ადვილია, თუ გინდა, რომ რამე იმუშაო. Ღრმა სწავლება ძალიან რთული თუ გინდა, რომ კარგად იმუშაოს. აქ არის რამდენიმე ღია გამოწვევა ღრმა სწავლება.

ანალოგიურად, რთულია ღრმა სწავლა?

აირჩიე რაღაც უფრო რთული ვისწავლოთ , ღრმა ნერვული ქსელების სწავლა არ უნდა იყოს მიზანი, არამედ გვერდითი ეფექტი. Ღრმა სწავლება ძლიერია ზუსტად იმიტომ, რომ ქმნის მძიმე რამ ადვილია. Ღრმა ქსელები ეხება ბუნებრივ სიგნალებს, რომლებთანაც ადრე არ გვქონდა მარტივი გამკლავების გზები: გამოსახულებები, ვიდეო, ადამიანის ენა, მეტყველება, ხმა.

შეიძლება ასევე იკითხოს, არის ML მკაცრი? ეჭვგარეშეა, რომ მეცნიერება მანქანური სწავლების ალგორითმების კვლევის გზით წინსვლის შესახებ არის რთული . ის მოითხოვს კრეატიულობას, ექსპერიმენტებს და გამძლეობას. მანქანური სწავლება რჩება რთულ პრობლემად არსებული ალგორითმებისა და მოდელების დანერგვისას, რათა კარგად იმუშაოს თქვენს ახალ აპლიკაციაში.

ანალოგიურად, ადამიანები კითხულობენ, რამდენი დრო სჭირდება ღრმა სწავლის სწავლას?

თითოეულმა საფეხურმა უნდა მიიღოს დაახლოებით 4– 6 კვირა 'დრო. Და ში დაახლოებით 26 კვირა იმ დროიდან, რაც დაიწყეთ და თუ რელიგიურად დაიცავთ ყოველივე ზემოთქმულს, გექნებათ მყარი საფუძველი ღრმა სწავლისთვის.

როდის არ უნდა გამოიყენოთ ღრმა სწავლა?

სამი მიზეზი, რის გამოც არ უნდა გამოიყენოთ ღრმა სწავლა

  1. (1) ის არც ისე კარგად მუშაობს მცირე მონაცემებით. მაღალი წარმადობის მისაღწევად ღრმა ქსელებს ძალიან დიდი მონაცემთა ნაკრები სჭირდება.
  2. (2) ღრმა სწავლა პრაქტიკაში რთული და ძვირია. ღრმა სწავლა ჯერ კიდევ ძალიან მოწინავე ტექნიკაა.
  3. (3) ღრმა ქსელები ადვილად არ არის განმარტებული.

გირჩევთ: