Apakah pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula

Pembelajaran Deep Demystified: Panduan Komprehensif

Pembelajaran Deep, subset pembelajaran mesin yang kuat, memberi kuasa kepada komputer untuk belajar dari contoh, mencerminkan pembelajaran manusia. Bayangkan mengajar komputer untuk mengenal pasti kucing - bukannya ciri -ciri yang jelas, anda menunjukkan imej kucing yang tak terhitung jumlahnya. Komputer secara autonomi mengenal pasti corak biasa dan belajar mengenali kucing. Ini adalah prinsip teras pembelajaran mendalam.

Secara teknikal, pembelajaran mendalam memanfaatkan rangkaian saraf buatan, yang diilhamkan oleh struktur otak manusia. Rangkaian ini terdiri daripada nod yang saling berkaitan (neuron) yang diatur dalam lapisan, memproses maklumat secara berurutan. Lebih banyak lapisan, "lebih mendalam" rangkaian, membolehkan pembelajaran corak yang semakin kompleks dan pelaksanaan tugas -tugas yang canggih. />

Seni bina yang diilhamkan oleh otak rangkaian saraf

dari pembelajaran mesin ke pembelajaran mendalam: Peralihan paradigma

Ia merangkumi pelbagai teknik yang membolehkan sistem mengenali corak, meramalkan hasil, dan meningkatkan prestasi dari masa ke masa. Pembelajaran yang mendalam memanjangkan pembelajaran mesin dengan mengautomasikan tugas -tugas yang sebelum ini memerlukan kepakaran manusia.

Pembelajaran mendalam membezakan dirinya melalui penggunaan rangkaian saraf dengan tiga atau lebih lapisan. Rangkaian ini cuba meniru fungsi otak manusia, pembelajaran dari dataset yang luas.

Peranan penting kejuruteraan ciri

kejuruteraan ciri melibatkan memilih, mengubah, atau mencipta pembolehubah yang paling relevan (ciri) dari data mentah untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin. Sebagai contoh, dalam ramalan cuaca, data mentah mungkin termasuk suhu, kelembapan, dan kelajuan angin. Kejuruteraan ciri menentukan pembolehubah mana yang paling meramalkan dan mengubahnya (contohnya, menukar Fahrenheit ke Celsius) untuk prestasi model yang optimum.

Pembelajaran mesin tradisional sering memerlukan kejuruteraan ciri manual dan memakan masa, yang memerlukan kepakaran domain. Kelebihan utama pembelajaran mendalam adalah keupayaannya untuk mempelajari ciri -ciri yang relevan secara automatik dari data mentah, meminimumkan campur tangan manual.

Kepentingan pembelajaran mendalam

Standardisasi Data. campur tangan, model pembelajaran mendalam secara automatik mengesan corak yang pelbagai. Untuk latihan praktikal, pertimbangkan kursus "Pengenalan kepada Pembelajaran Deep in Python" kami. Bahagian ini memperkenalkan blok bangunan: rangkaian saraf, rangkaian saraf yang mendalam, dan fungsi pengaktifan. Rangkaian ini terdiri daripada nod yang saling berkaitan ("neuron") yang memproses maklumat secara kolaboratif dan membuat keputusan. Sama seperti kawasan khusus otak, rangkaian saraf mempunyai lapisan yang didedikasikan untuk fungsi tertentu.

Rangkaian Neural Deep

Rangkaian saraf "mendalam" dibezakan oleh pelbagai lapisan antara input dan output. Kedalaman ini membolehkan pembelajaran ciri -ciri yang sangat kompleks dan ramalan yang lebih tepat. Kedalaman adalah sumber nama pembelajaran yang mendalam dan kuasa dalam menyelesaikan masalah yang rumit. Fungsi -fungsi ini memperkenalkan kerumitan, membolehkan rangkaian belajar dari data dan membuat keputusan yang bernuansa.

Bagaimana fungsi pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam menggunakan pengekstrakan ciri untuk mengenali ciri -ciri yang sama dalam label yang sama dan menggunakan sempadan keputusan untuk mengklasifikasikan ciri -ciri dengan tepat. Dalam pengelas kucing/anjing, model mengekstrak ciri -ciri seperti bentuk mata, struktur muka, dan bentuk badan, kemudian membahagikannya ke dalam kelas yang berbeza.

Model pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf yang mendalam. Rangkaian saraf mudah mempunyai lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Model pembelajaran yang mendalam mempunyai banyak lapisan tersembunyi, meningkatkan ketepatan dengan setiap lapisan tambahan.

Lapisan input menerima data mentah, lulus ke nod lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi mengklasifikasikan mata data berdasarkan maklumat sasaran, secara progresif menyempitkan skop untuk menghasilkan ramalan yang tepat. Lapisan output menggunakan maklumat lapisan tersembunyi untuk memilih label yang paling mungkin.

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam: Hierarki

Menangani soalan yang sama: Adakah pembelajaran mendalam merupakan bentuk kecerdasan buatan? Jawapannya adalah ya. Pembelajaran yang mendalam adalah subset pembelajaran mesin, yang seterusnya adalah subset AI. DL

AI bertujuan untuk membuat mesin pintar meniru atau melampaui kecerdasan manusia. AI menggunakan pembelajaran mesin dan kaedah pembelajaran mendalam untuk menyelesaikan tugas manusia. Pembelajaran Deep, yang merupakan algoritma yang paling maju, adalah komponen penting dalam keupayaan membuat keputusan AI.

Aplikasi pembelajaran mendalam

mengelakkan, serta pengiktirafan muka, menimbulkan anggaran, klasifikasi imej, dan pengesanan anomali.

generatif AI

generatif AI, yang dicontohkan oleh penciptaan cryptopunks NFTs dan model GPT-4 OpenAI (menguasai chatgpt), menghasilkan seni sintetik, teks, video, dan muzik. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166015718550.jpg" alt = "Apa itu pembelajaran mendalam? (OCR), dan terjemahan teks ke imej. Ramalan

Pembelajaran mendalam meramalkan kemalangan pasaran, harga saham, dan corak cuaca, penting untuk industri kewangan dan lain -lain. Tutorial untuk pemula "/> Peramalan siri masa

Automasi dan Robotics

Pembelajaran Deep Automates Tugs, seperti Pengurusan Gudang dan Kawalan Robotik, walaupun membolehkan AI mengungguli pemain manusia dalam permainan video. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016060946.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> lengan robotik yang dikawal oleh pembelajaran mendalam

Analisis maklum balas pelanggan

proses pembelajaran dalam maklum balas pelanggan dan kuasa chatbot aplikasi untuk perkhidmatan pelanggan yang lancar. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016179722.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Analisis Maklum Balas Pelanggan src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016350762.png" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Menganalisis urutan DNA

Model Pembelajaran Deep: Taksonomi

Bahagian ini meneroka pelbagai model pembelajaran mendalam dan fungsi mereka. Algoritma untuk belajar dengan meminimumkan perbezaan antara label yang diramalkan dan sebenar. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016344002.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> klasifikasi

regresi

model regresi meramalkan hasil dengan mempelajari hubungan antara pembolehubah input dan output. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016593129.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> regresi linear

Pembelajaran tanpa pengawasan

algoritma pembelajaran tanpa pengawasan mengenal pasti corak dalam dataset yang tidak berlabel dan membuat kluster. adalah model biasa.

clustering data

pembelajaran tetulang (RL)

src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016744126.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Rangka Kerja Pembelajaran Penguatkuasaan

Rangkaian Adversarial Generatif (GANS)

GAN menggunakan dua rangkaian saraf (penjana dan diskriminator) src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016878556.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Rangka Kerja Rangkaian Adversarial Generatif

Grafik Neural Networks (GNNS)

src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017039212.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> graf yang diarahkan

rangkaian graf

pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan pembelajaran mendalam

NLP menggunakan pembelajaran mendalam untuk membolehkan komputer untuk memahami bahasa manusia, memproses ucapan, dan imej. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017241722.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> subkategori NLP

Konsep Pembelajaran Deep Advanced

Fungsi Pengaktifan

Grafik fungsi pengaktifan

backpropagation menyesuaikan berat rangkaian untuk meminimumkan fungsi kerugian, meningkatkan ketepatan model.

keturunan kecerunan stokastik

keturunan kecerunan stokastik mengoptimumkan fungsi kerugian dengan menyesuaikan berat secara beransur -ansur menggunakan batch, mempengaruhi prestasi model, seperti kadar pembelajaran, saiz batch, dan bilangan zaman. src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017531976.png" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Senibina Rangkaian Neural Convolutional

Rangkaian Neural Berulang (RNNS)

src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017647514.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> Senibina Rangkaian Neural Berulang

Rangkaian Memori Jangka Pendek Panjang (LSTMS)

src = "https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017852098.jpg" alt = "Apa yang pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula "/> LSTM Architecture

Rangka Kerja Pembelajaran Deep: Perbandingan

Beberapa kerangka pembelajaran yang mendalam ada, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahan. Menyokong CPU, GPU, dan TPU.

Pytorch dikenali dengan fleksibel dan kemudahan penggunaannya, popular di kalangan penyelidik. Keras dalam kursus R.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pembelajaran mendalam? Tutorial untuk pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!