ღრმა სწავლის ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას უკონტროლო სასწავლო ამოცანებზე. ეს მნიშვნელოვანი უპირატესობაა, რადგან არალეიბლირებული მონაცემები უფრო უხვია ვიდრე ეტიკეტირებული მონაცემები. ღრმა სტრუქტურების მაგალითები, რომლებიც შეიძლება ივარჯიშონ უკონტროლოდ, არის ნერვული ისტორიის კომპრესორები და ღრმა რწმენის ქსელები.
ღრმა სწავლება ზედამხედველობითია თუ ზედამხედველობის გარეშე?
ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმის ქვეჯგუფი, რომელიც იყენებს ნერვული ქსელების მრავალ ფენას მონაცემთა დამუშავებისა და დიდი რაოდენობით მონაცემების გამოთვლების შესასრულებლად. ღრმა სწავლის ალგორითმი არის შეუძლია ისწავლოს ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც სტრუქტურირებული, ასევე არასტრუქტურირებული ტიპის მონაცემებისთვის.
არის ღრმა სწავლება უკონტროლო?
ღრმა სწავლის ალგორითმები შეიძლება გამოვიყენოთ უკონტროლო სასწავლო ამოცანებზე. ეს მნიშვნელოვანი უპირატესობაა, რადგან არალეიბლირებული მონაცემები უფრო უხვია ვიდრე ეტიკეტირებული მონაცემები. ღრმა სტრუქტურების მაგალითები, რომლებიც შეიძლება ივარჯიშონ უკონტროლოდ, არის ნერვული ისტორიის კომპრესორები და ღრმა რწმენის ქსელები.
ღრმა სწავლა იგივეა, რაც უკონტროლო სწავლა?
Deep Learning ამას აკეთებს ნერვული ქსელების გამოყენებით მრავალი ფარული ფენით, დიდი მონაცემებით და ძლიერი გამოთვლითი რესურსებით. … უკონტროლო სწავლებისას, ისეთი ალგორითმები, როგორიცაა k-Means, იერარქიული კლასტერირება და გაუსის ნარევი მოდელები ცდილობენ ისწავლონ მნიშვნელოვანი სტრუქტურები მონაცემებში.
არის ღრმა სწავლება ზედამხედველობითი სწავლების ქვეჯგუფი?
ღრმა სწავლება არის მანქანური სწავლების სპეციალიზებული ქვეჯგუფი. ღრმა სწავლა ეყრდნობა ალგორითმების ფენოვან სტრუქტურას, რომელსაც ეწოდება ხელოვნური ნერვული ქსელი. ღრმა სწავლას აქვს უზარმაზარი მონაცემები, მაგრამ მოითხოვს მცირე ადამიანის ჩარევას სწორად ფუნქციონირებისთვის.
