Auslastung tiefes Lernen ist derzeit oft ein heißes Thema, wie Netflix und Youtube mit dieser Methode erfolgreich ihre Kundenbindung steigern konnten. Tiefes Lernen ist ein Teil des maschinellen Lernens, der dazu dient, Computern grundlegende menschliche Instinkte beizubringen. In der Technik tiefes LernenEs gibt verschiedene Arten von Algorithmen, die verwendet werden können und die Sie kennen müssen, nämlich:
Faltungs-Neuronale Netze (CNN)
CNN oder allgemein als ConvNets bekannt, ist ein Algorithmus, den Sie verwenden können. Besteht aus mehreren Schichten und wird häufig zur Bildverarbeitung und Objekterkennung verwendet. CNN wurde erstmals 1988 entwickelt, als es noch LeNet hieß und zur Erkennung von Zeichen wie Postleitzahlen und Zahlen verwendet wurde.
Rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN)
Algorithmustyp tiefes Lernen Dadurch entstehen Verbindungen, die regelmäßige Zyklen bilden. Dieser Zyklus verarbeitet dann die Ausgabe von LTSM, um sie als Eingabe für die aktuelle Phase zu verwenden. Dies kann passieren, weil RNN über einen internen Speicher verfügt. Im Allgemeinen wird RNN verwendet, um Bilder zu beschriften, Zeitreihen zu analysieren, natürliche Sprache zu verarbeiten und Handschrift zu erkennen.
Netzwerk des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses (LSTM)
Stellt einen Typ dar wiederkehrende neuronale Netze (RNN), das langfristige Musterabhängigkeiten lernen und speichern kann. Diese Technologie ist in der Lage, sich alle vergangenen Informationen aus bestimmten Zeiträumen zu merken. LSTM kann Informationen auch über einen längeren Zeitraum speichern. Sie sind für die Vorhersage von Zeitreihen nützlich, da sie sich an frühere Eingaben erinnern können. LSTM hat eine kettenartige Struktur, bei der die vier Schichten auf einzigartige Weise miteinander interagieren.
Selbstorganisierende Karten (SOM)
SOM ermöglicht die Datenvisualisierung zur Reduzierung der Datendimensionalität durch selbstoperierende künstliche neuronale Netze. Der SOM-Algorithmus soll Benutzern helfen, hochdimensionale Informationen zu verstehen.
Ohne Deep Learning, a Künstliche Intelligenz wird wahrscheinlich nicht funktionieren. Die Anwendung von Deep Learning ermöglicht es der KI, sich unabhängig aus Erfahrungen zu entwickeln und zu „lernen“. Sind Sie daran interessiert, Deep Learning und andere Bausteine der KI zu erlernen?
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