Как работает deep learning
Deep Learning — это передовая методология машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях. Она позволяет классифицировать информацию, пропуская ее через уровни нейронных сетей с настроенными параметрами на входе для приема необработанных данных. Например, если нейронная сеть обучалась на изображениях птиц, она сможет распознавать птиц на новых изображениях.
- Особенности Deep Learning
- Разница между машинным обучением и глубоким обучением
- Обучение с подкреплением
- Что входит в Deep Learning
- Как использовать Deep Learning
- Выводы
Особенности Deep Learning
Главной особенностью Deep Learning является использование искусственных нейронных сетей. Они предоставляют как сам алгоритм, так и данные для проведения обучения, постоянно увеличивая их объемы. Чем больше нейронные сети получат информации, тем более эффективным окажется процесс обучения.
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Машинное обучение — это методология искусственного интеллекта (ИИ). Не все машинное обучение — это глубокое обучение. Глубокое обучение — это передовая методология машинного обучения. Все глубокое обучение — это машинное обучение.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением основано на процессе принятия решений по Маркову — математическом моделировании принятия решений с использованием дискретных временных шагов. На каждом этапе агент выполняет новое действие, которое приводит к изменению состояния окружающей среды.
Что входит в Deep Learning
Глубокое обучение — это совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям (англ. feature/representation learning), а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи.
Как использовать Deep Learning
- Определите задачу, которую вы хотите решить с помощью Deep Learning.
- Соберите и подготовьте данные для обучения нейронной сети.
- Создайте архитектуру нейронной сети, определите количество слоев и нейронов в каждом слое.
- Обучите нейронную сеть на подготовленных данных.
- Оцените результаты обучения и внесите необходимые корректировки.
- Используйте обученную нейронную сеть для решения задачи.
Выводы
Deep Learning — это передовая методология машинного обучения, которая позволяет классифицировать информацию, пропуская ее через уровни нейронных сетей. Она основана на использовании искусственных нейронных сетей, которые предоставляют как сам алгоритм, так и данные для проведения обучения. Обучение с подкреплением основано на процессе принятия решений по Маркову. Для использования Deep Learning необходимо определить задачу, подготовить данные, создать архитектуру нейронной сети, обучить ее и оценить результаты.
