7 diep leermetodes wat elke Ai-entoesias moet ken - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Kunsmatige Intelligensie, Diep leer
Of u nou 'n data -wetenskaplike is of masjien leer entoesias, kan jy hierdie gevorderde tegnieke gebruik om funksionele te skep masjien leer projekte. Die vier primêre masjien leer Algoritmes is besluitnemingsbome, ewekansige woude, ondersteunende vektormasjiene en neurale netwerke wat in onlangse onderneming ontwikkeling. Die Weka- en Waikato-kennisanalise-omgewings het stadig gewild geword, maar is ingesluit in die lys van vaardighede vir masjien leer. Matlab is 'n basiese programmeertaal wat gebruik word om verskeie tegniese modelle te simuleer.
Machine leer ingenieurs hanteer groot hoeveelhede data om hulle kennis op te lei en aan die masjien oor te dra om sekere take uit te voer. Dit is die verskillende diep leer tegnieke wat neem masjien leer tot 'n heel nuwe vlak van herkenning geïnspireer deur die menslike brein en neurale netwerke. Die idee is dat fisika geen verskil maak in die ontwikkeling van komplekse stelsels nie, en hierdie vaardigheid is 'n duidelike bonus vir masjien leer entoesiaste. Modellering en Evaluering. Machine leer werk met groot hoeveelhede data en gebruik dit vir voorspellende analise.
Machine leer blink uit met sy gevorderde sub-takke soos diep leer en verskeie tipes neurale netwerke. diep leer modelle kan op gewaagde nuwe maniere gebruik word, soos deur 'n netwerkkop af te sny wat vir een probleem opgelei is en dit fyn in te stel vir 'n ander probleem, wat indrukwekkende resultate lewer. Gekombineer, diep-leer modelle is gebruik om voorwerpe in foto's te identifiseer en tekstuele beskrywings daarvan te genereer, 'n komplekse multimediaprobleem wat voorheen gedink het 'n groot kunsmatige intelligensie stelsel.
Die goeie probleemoplossers kan die voor- en nadele van 'n spesifieke probleem opweeg en die beste benadering toepas om dit op te los. Vinnige prototipering, die regte keuse leer metode of algoritme is 'n teken van a masjien leer ingenieur met goeie prototiperingsvaardighede. In 'n woord, data wetenskap en masjien leer is twee van die mees gesogte areas vir die oplossing van werklike probleme in die tegnologie-gedrewe wêreld. Ons kan die bydrae van waarneem kunsmatige intelligensie in hierdie gebiede tot moderne tegnologieë soos selfbesturende motors, saamrytoepassings en slim persoonlike assistente.
Terwyl slegs 'n fraksie van neurale netwerke en diep leer die oorwoë grense van rekenaars binnegedring het, masjien leer en diep leer ingenieurs verdien hoë salarisse en werk vir niewinsorganisasies wat aandui hoe warm die veld is (550% en 11% onderskeidelik).
Die grootste probleem is die enorme hoeveelheid data wat nodig is om 'n diep neurale netwerk op te lei, en die opleidingskorpus word dikwels in petagrepe gemeet. Byvoorbeeld, kleiner datastelle as eenvoudige lineêre modelle van masjien leer verskaf meer presiese resultate, en sommige masjien leer kenners voer aan dat 'n goed opgeleide diep-leer neurale netwerk met kleiner hoeveelhede data kan beter werk.
As die probleem opgelos kan word met 'n eenvoudige masjien leer algoritme soos Bayes-afleiding of lineêre regressie of as die stelsel nie komplekse kombinasies van hiërargiese kenmerke in die data hoef te hanteer nie, kan 'n minder berekenings- en minder veeleisende opsie die beter keuse wees. Om voorspellings op hierdie manier te maak deur slegs 'n paar datakenmerke te gebruik, is eenvoudig en kan met 'n woonstel gedoen word masjien leer tegniek bekend as lineêre regressie of gradiënt afkoms.
Die SVM (Support Vector Machine) algoritme is die mees gebruikte en kragtige algoritme in masjien leer vir binêre klassifikasie, wat datapunte in een van twee kategorieë verdeel. SVM word gebruik as 'n koste-effektiewe berekeningsmetode om lae-dimensionele beelde te klassifiseer omdat die patrone identifiseerbaar is en geklassifiseer kan word as patrone wat nie geregverdig word deur algemene algoritmes met komplekse dataverwantskappe en neurale netwerke nie.
Ensembleleer is wanneer die hele opleidingsdatastel in verskeie substelle verdeel word en elke subset gebruik word om 'n aparte model te skep. Hierdie familie van machine learning Algoritmes gebruik hoofsaaklik patroonherkenning en beskrywende modellering en voer nie kategorie-gemerkte data uit nie, maar lei die model op ongemerkte data.
In diep leer, terugpropagasie of rugstuttegnologie verwys na die sentrale meganisme waardeur neurale netwerke leer uit foute in datavoorspelling. Die omgekeerde of omgekeerde voortplanting van foute, wat in die 1970's bekendgestel is, is 'n leeralgoritme wat onder toesig gebruik word om kunsmatige neurale netwerke te skep.