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Vídeo: Como faço para iniciar o aprendizado profundo?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Introdução
- Etapa 0: Pré-requisitos. Recomenda-se que antes de pular para Aprendizado Profundo , você deve saber o básico de Aprendizado de Máquina .
- Etapa 2: um mergulho raso.
- Etapa 3: Escolha sua própria aventura!
- Passo 4: Profundo Mergulhar Aprendizado Profundo .
- 27 comentários.
Também a questão é: como faço para começar a aprender o aprendizado profundo?
- Etapa 1: Aprenda os princípios básicos do aprendizado de máquina (opcional, mas altamente recomendado) Comece com a aula de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina - Universidade de Stanford | Coursera.
- Etapa 2: mergulhe no aprendizado profundo.
- Etapa 3: escolha uma área de foco e vá mais fundo.
- Etapa 4: Construa algo.
- Recursos adicionais.
Além disso, devo aprender o aprendizado de máquina ou o aprendizado profundo primeiro? Aprendizado de Máquina é um campo da Ciência da Computação, o que significa que os sistemas de computador terão a capacidade de aprender por conta própria, com ou sem dados sendo fornecidos a ele. Você precisa aprenda o aprendizado de máquina primeiro então você pode planejar para Aprendizado Profundo ou AI. Aprendizado de Máquina é obrigatório para aprenda aprendizado profundo ou AI.
Da mesma forma, é perguntado quanto tempo leva para aprender o aprendizado profundo?
Cada uma das etapas deve levar cerca de 4– 6 semanas ' Tempo. E em cerca de 26 semanas desde o momento em que você começou, e se você seguiu religiosamente todos os itens acima, você terá uma base sólida no aprendizado profundo.
Podemos aprender aprendizado profundo sem aprendizado de máquina?
Aprendizagem profunda não requer muito conhecimento prévio em outros aprendizado de máquina técnicas, então você pode praticamente mergulhar de cabeça sem aprender essas técnicas, mas tu ainda preciso ter uma boa compreensão dos tipos de problemas aprendizado profundo é adequado para resolver e interpretar esses resultados.
Recomendado:
O que é a verdade fundamental no aprendizado profundo?
No aprendizado de máquina, o termo 'verdade fundamental' se refere à precisão da classificação do conjunto de treinamento para técnicas de aprendizado supervisionado. O termo 'verificação do terreno' refere-se ao processo de coleta dos dados objetivos (prováveis) adequados para este teste. Compare com o padrão ouro
O que o aprendizado profundo pode fazer?
O aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina que ensina os computadores a fazer o que é natural para os humanos: aprender pelo exemplo. O aprendizado profundo é uma tecnologia-chave por trás dos carros sem motorista, permitindo que eles reconheçam os sinais de uma parada ou para distinguir um pedestre de um poste
É fácil aprender o aprendizado profundo?
O aprendizado profundo é poderoso exatamente porque torna as coisas difíceis mais fáceis. A razão pela qual o aprendizado profundo causou tanto impacto é o próprio fato de que nos permite expressar vários problemas de aprendizado anteriormente impossíveis como minimização de perda empírica via gradiente descendente, uma coisa conceitualmente super simples
O que é poda no aprendizado profundo?
A poda é uma técnica de aprendizado profundo que auxilia no desenvolvimento de redes neurais menores e mais eficientes. É uma técnica de otimização de modelo que envolve a eliminação de valores desnecessários no tensor de peso
Quais são os algoritmos usados no aprendizado profundo?
Os algoritmos de aprendizagem profunda mais populares são: Rede Neural Convolucional (CNN) Redes Neurais Recorrentes (RNNs) Redes de Memória de Longo Prazo e Curto Prazo (LSTMs) Codificadores Automáticos Empilhados. Máquina Deep Boltzmann (DBM) Deep Belief Networks (DBN)