Paggamit malalim na pag-aaral ay kasalukuyang mainit na paksa, kung paano matagumpay na napataas ng Netflix at Youtube ang kanilang katapatan sa customer gamit ang paraang ito. Malalim na Pag-aaral Ang ay isang bahagi ng machine learning na gumagana upang sanayin ang mga computer tungkol sa mga pangunahing instinct ng tao. Sa teknolohiya malalim na pag-aaral, may ilang uri ng algorithm na maaaring gamitin at kailangan mong malaman, lalo na:
Convolutional Neural Network (CNN)
Ang CNN o kung ano ang karaniwang kilala bilang ConvNets, ay isang algorithm na magagamit mo. Binubuo ng ilang mga layer at kadalasang ginagamit para sa pagproseso ng imahe at pagtuklas ng bagay. Ang CNN ay unang binuo noong 1988 noong tinawag pa itong LeNet at ginamit upang makilala ang mga character tulad ng mga postal code at numero.
Paulit-ulit na Neural Network (RNN)
Uri ng algorithm malalim na pag-aaral Nagreresulta ito sa mga koneksyon na bumubuo ng mga regular na cycle. Pagkatapos, pinoproseso ng cycle na ito ang output mula sa LTSM para magamit bilang input para sa kasalukuyang yugto. Maaaring mangyari ito dahil may internal memory ang RNN. Sa pangkalahatan, ginagamit ang RNN upang mag-caption ng mga larawan, magsuri ng serye ng oras, magproseso ng natural na wika, at makilala ang sulat-kamay.
Long Short Term Memory Network (LSTM)
Kumakatawan sa isang uri paulit-ulit na neural network (RNN) na maaaring matuto at magsaulo ng pangmatagalang pattern dependencies. Nagagawa ng teknolohiyang ito na matandaan ang lahat ng nakaraang impormasyon mula sa ilang partikular na panahon. Ang LSTM ay maaari ding mag-imbak ng impormasyon sa paglipas ng panahon. Kapaki-pakinabang ang mga ito para sa mga layunin ng hula sa serye ng oras dahil natatandaan nila ang mga nakaraang input. Ang LSTM ay may parang chain na istraktura kung saan ang apat na layer ay nakikipag-ugnayan sa isa't isa sa mga natatanging paraan.
Self Organizing Maps (SOM)
Binibigyang-daan ng SOM ang visualization ng data na bawasan ang dimensionality ng data sa pamamagitan ng self-operating na artificial neural network. Ang SOM algorithm ay idinisenyo upang tulungan ang mga user na maunawaan ang mataas na dimensyon na impormasyon.
Kung walang malalim na pagkatuto, a Artipisyal na Katalinuhan Malamang na hindi gagana ang . Ang aplikasyon ng malalim na pag-aaral ay nagbibigay-daan sa AI na bumuo at "matuto" nang nakapag-iisa mula sa karanasan. Interesado sa pag-aaral ng malalim na pag-aaral at iba pang pagbuo ng AI?
Bumalik
