جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
- 1. ما هو بالضبط التعلم العميق؟
- 2. ما الذي يميز التعلم العميق عن التعلم الآلي؟
- 3. ما هي فهمك الحالي للشبكات العصبية؟
- 4. ما هو المستشعر بالضبط؟
- 5. ما هي بالضبط الشبكة العصبية العميقة؟
- 6. ما هو المدرك متعدد الطبقات (MLP) بالضبط؟
- 7. ما الغرض الذي تلعبه وظائف التنشيط في الشبكة العصبية؟
- 8. ما هو الانحدار بالضبط؟
- 9. ما هي وظيفة التكلفة بالضبط؟
- 10. كيف يمكن للشبكات العميقة أن تتفوق على الشبكات الضحلة؟
- 11. وصف الانتشار الأمامي.
- 12. ما هو الانتشار العكسي؟
- 13. في سياق التعلم العميق ، كيف تفهم قص التدرج؟
- 14. ما المقصود بوظائف Softmax و ReLU؟
- 15. هل يمكن تدريب نموذج الشبكة العصبية مع ضبط جميع الأوزان على 0؟
- 16. ما الذي يميز حقبة عن الدفعة والتكرار؟
- 17. ما هي تسوية الدفعات والتسرب؟
- 18. ما الذي يفصل بين الانحدار العشوائي والانحدار الدفعي؟
- 19. لماذا من المهم تضمين اللاخطية في الشبكات العصبية؟
- 20. ما هو الموتر في التعلم العميق؟
- 21. كيف تختار وظيفة التنشيط لنموذج التعلم العميق؟
- 22. ماذا تقصد بـ CNN؟
- 23. ما هي طبقات CNN العديدة؟
- 24. ما هي آثار الإفراط والتناقص وكيف يمكنك تفاديها؟
- 25. في التعلم العميق ، ما هو ال RNN؟
- 26. وصف محسن آدم
- 27. أجهزة التشفير التلقائي العميقة: ما هي؟
- 28. ماذا يعني Tensor في Tensorflow؟
- 29. شرح الرسم البياني الحسابي
- 30. شبكات الخصومة التوليدية (GANs): ما هي؟
- 31. كيف ستختار عدد الخلايا العصبية والطبقات المخفية لتضمينها في الشبكة العصبية أثناء تصميمك للهندسة المعمارية؟
- 32. ما هي أنواع الشبكات العصبية التي يستخدمها التعلم المعزز العميق؟
- وفي الختام
التعلم العميق ليس فكرة جديدة تمامًا. تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية كأساس وحيد للمجموعة الفرعية للتعلم الآلي المعروفة باسم التعلم العميق.
التعلم العميق هو محاكاة لدماغ الإنسان ، تمامًا مثل الشبكات العصبية ، حيث تم إنشاؤها لتقليد الدماغ البشري.
كان هناك هذا لفترة من الوقت. في هذه الأيام ، يتحدث الجميع عن ذلك نظرًا لأنه ليس لدينا قدر كبير من قوة المعالجة أو البيانات كما هو الحال الآن.
على مدار العشرين عامًا الماضية ، ظهر التعلم العميق والتعلم الآلي نتيجة للزيادة الهائلة في قدرة المعالجة.
من أجل مساعدتك على الاستعداد لأي استفسارات قد تواجهها عند البحث عن وظيفة أحلامك ، سيرشدك هذا المنشور عبر عدد من أسئلة مقابلة التعلم العميق ، بدءًا من الأسئلة البسيطة إلى المعقدة.
1. ما هو بالضبط التعلم العميق؟
إذا كنت ستحضر a التعلم العميق مقابلة ، فأنت تفهم بلا شك ما هو التعلم العميق. ومع ذلك ، يتوقع منك القائم بإجراء المقابلة تقديم إجابة مفصلة مع توضيح ردًا على هذا السؤال.
من أجل التدريب الشبكات العصبية للتعلم العميق ، يجب استخدام كميات كبيرة من البيانات المنظمة أو غير المهيكلة. للعثور على أنماط وخصائص مخفية ، يقوم بإجراءات معقدة (على سبيل المثال ، تمييز صورة قطة عن صورة كلب).
2. ما الذي يميز التعلم العميق عن التعلم الآلي؟
بصفتنا فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم التعلم الآلي ، فإننا ندرب أجهزة الكمبيوتر على استخدام البيانات والتقنيات الإحصائية والخوارزمية حتى تتحسن بمرور الوقت.
كأحد جوانب آلة التعلم، التعلم العميق يحاكي بنية الشبكة العصبية التي نراها في الدماغ البشري.
3. ما هي فهمك الحالي للشبكات العصبية؟
تشبه الأنظمة الاصطناعية المعروفة باسم الشبكات العصبية الشبكات العصبية العضوية الموجودة في جسم الإنسان إلى حد كبير.
باستخدام تقنية تشبه طريقة عمل ملف العقل البشري وظائف ، الشبكة العصبية هي مجموعة من الخوارزميات التي تهدف إلى تحديد الارتباطات الأساسية في جزء من البيانات.
تكتسب هذه الأنظمة المعرفة الخاصة بالمهمة من خلال تعريض نفسها لمجموعة من مجموعات البيانات والأمثلة ، بدلاً من اتباع أي قواعد خاصة بالمهمة.
الفكرة هي أنه بدلاً من امتلاك فهم مبرمج مسبقًا لمجموعات البيانات هذه ، يتعلم النظام تمييز الخصائص من البيانات التي يتم تغذيتها.
طبقات الشبكة الثلاث الأكثر استخدامًا في الشبكات العصبية هي كما يلي:
- طبقة الإدخال
- الطبقة المخفية
- طبقة الإخراج
4. ما هو المستشعر بالضبط؟
إن الخلايا العصبية البيولوجية الموجودة في دماغ الإنسان يمكن مقارنتها مع المستشعر. يتم تلقي المدخلات المتعددة من قبل الإدراك الحسي ، والذي يقوم بعد ذلك بإجراء العديد من التحويلات والوظائف وينتج مخرجات.
يتم استخدام نموذج خطي يسمى perceptron في التصنيف الثنائي. إنه يحاكي خلية عصبية بمدخلات متنوعة ، ولكل منها وزن مختلف.
تحسب الخلية العصبية دالة باستخدام هذه المدخلات المرجحة ومخرجات النتائج.
5. ما هي بالضبط الشبكة العصبية العميقة؟
الشبكة العصبية العميقة هي شبكة عصبية اصطناعية (ANN) بها عدة طبقات بين طبقات الإدخال والإخراج (DNN).
الشبكات العصبية العميقة هي شبكات عصبية معمارية عميقة. تشير كلمة "عميق" إلى الوظائف ذات المستويات المتعددة والوحدات في طبقة واحدة. يمكن إنشاء نماذج أكثر دقة عن طريق إضافة طبقات أكبر وأكبر لالتقاط مستويات أكبر من الأنماط.
6. ما هو المدرك متعدد الطبقات (MLP) بالضبط؟
توجد طبقات الإدخال والمخفية والمخرجة في MLPs ، كما هو الحال في الشبكات العصبية. إنه مبني بشكل مشابه لمدرك أحادي الطبقة مع طبقة مخفية واحدة أو أكثر.
يمكن للإخراج الثنائي لطبقة واحدة من الإدراك الحسي تصنيف الفئات الخطية القابلة للفصل (0,1،XNUMX) ، بينما يمكن لـ MLP تصنيف الفئات غير الخطية.
7. ما الغرض الذي تلعبه وظائف التنشيط في الشبكة العصبية؟
تحدد وظيفة التنشيط ما إذا كان يجب تنشيط الخلية العصبية على المستوى الأساسي أم لا. يمكن لأي وظيفة تنشيط أن تقبل المجموع المرجح للمدخلات بالإضافة إلى التحيز كمدخلات. تتضمن وظائف التنشيط وظيفة الخطوة ، و Sigmoid ، و ReLU ، و Tanh ، و Softmax.
8. ما هو الانحدار بالضبط؟
أفضل نهج لتقليل دالة التكلفة أو الخطأ هو نزول التدرج. الهدف هو إيجاد الحدود الدنيا المحلية والعالمية للوظيفة. يحدد هذا المسار الذي يجب أن يتبعه النموذج لتقليل الخطأ.
9. ما هي وظيفة التكلفة بالضبط؟
دالة التكلفة هي مقياس لتقييم مدى جودة أداء النموذج الخاص بك ؛ يُعرف أحيانًا باسم "الخسارة" أو "الخطأ". أثناء backpropagation ، يتم استخدامه لحساب خطأ طبقة الإخراج.
نحن نستغل عدم الدقة هذا لتعزيز عمليات تدريب الشبكة العصبية من خلال دفعها للخلف عبر الشبكة العصبية.
10. كيف يمكن للشبكات العميقة أن تتفوق على الشبكات الضحلة؟
تضاف الطبقات المخفية إلى الشبكات العصبية بالإضافة إلى طبقات الإدخال والإخراج. بين طبقات الإدخال والإخراج ، تستخدم الشبكات العصبية الضحلة طبقة مخفية واحدة ، بينما تستخدم الشبكات العصبية العميقة مستويات عديدة.
تتطلب الشبكة الضحلة العديد من المعلمات حتى تتمكن من التوافق مع أي وظيفة. يمكن أن تناسب الشبكات العميقة الوظائف بشكل أفضل حتى مع وجود عدد صغير من المعلمات لأنها تتضمن عدة طبقات.
يُفضل الآن استخدام الشبكات العميقة نظرًا لتعدد استخداماتها في العمل مع أي نوع من نماذج البيانات ، سواء كان ذلك من أجل التعرف على الكلام أو الصور.
11. وصف الانتشار الأمامي.
يتم إرسال المدخلات مع الأوزان إلى الطبقة المدفونة في عملية تعرف باسم إعادة توجيه الانتشار.
يتم حساب إخراج وظيفة التنشيط في كل طبقة مدفونة قبل أن تنتقل المعالجة إلى الطبقة التالية.
تبدأ العملية عند طبقة الإدخال وتتقدم إلى طبقة الإخراج النهائية ، وبالتالي اسم الانتشار الأمامي.
12. ما هو الانتشار العكسي؟
عندما يتم تعديل الأوزان والتحيزات في الشبكة العصبية ، يتم استخدام backpropagation لتقليل دالة التكلفة من خلال ملاحظة كيفية تغير القيمة أولاً.
إن فهم التدرج اللوني في كل طبقة مخفية يجعل حساب هذا التغيير بسيطًا.
تبدأ العملية ، المعروفة باسم backpropagation ، عند طبقة الإخراج وتتحرك للخلف إلى طبقات الإدخال.
13. في سياق التعلم العميق ، كيف تفهم قص التدرج؟
يعد Gradient Clipping طريقة لحل مشكلة انفجار التدرجات التي تنشأ أثناء backpropagation (حالة تتراكم فيها تدرجات غير صحيحة كبيرة بمرور الوقت ، مما يؤدي إلى تعديلات كبيرة على أوزان نموذج الشبكة العصبية أثناء التدريب).
انفجار التدرجات هو مشكلة تنشأ عندما تصبح التدرجات كبيرة جدًا أثناء التدريب ، مما يجعل النموذج غير مستقر. إذا تجاوز التدرج النطاق المتوقع ، فسيتم دفع قيم التدرج عنصرًا عنصرًا إلى حد أدنى أو أقصى قيمة محددة مسبقًا.
يعزز قص التدرج الاستقرار العددي للشبكة العصبية أثناء التدريب ، لكن له تأثير ضئيل على أداء النموذج.
14. ما المقصود بوظائف Softmax و ReLU؟
تنتج وظيفة تنشيط تسمى Softmax ناتجًا في النطاق بين 0 و 1. يتم تقسيم كل ناتج بحيث يكون مجموع جميع المخرجات واحدًا. بالنسبة لطبقات الإخراج ، يتم استخدام Softmax بشكل متكرر.
الوحدة الخطية المصححة ، المعروفة أحيانًا باسم ReLU ، هي وظيفة التنشيط الأكثر استخدامًا. إذا كان X موجبًا ، فإنه ينتج X ، وإلا فإنه ينتج أصفارًا. يتم تطبيق ReLU بانتظام على الطبقات المدفونة.
15. هل يمكن تدريب نموذج الشبكة العصبية مع ضبط جميع الأوزان على 0؟
لن تتعلم الشبكة العصبية أبدًا إكمال وظيفة معينة ، وبالتالي لا يمكن تدريب نموذج عن طريق تهيئة جميع الأوزان على 0.
ستبقى المشتقات كما هي لكل وزن في W [1] إذا تمت تهيئة جميع الأوزان إلى الصفر ، مما سيؤدي إلى تعلم الخلايا العصبية نفس الميزات بشكل متكرر.
ليس فقط تهيئة الأوزان إلى 0 ، ولكن لأي شكل من أشكال الثابت من المرجح أن يؤدي إلى نتيجة subpar.
16. ما الذي يميز حقبة عن الدفعة والتكرار؟
تتضمن الأشكال المختلفة لمجموعات بيانات المعالجة وتقنيات النسب المتدرجة الدُفعات والتكرار والعصر. يتضمن العصر لمرة واحدة من خلال شبكة عصبية بمجموعة بيانات كاملة ، للأمام والخلف.
من أجل تقديم نتائج موثوقة ، يتم تمرير مجموعة البيانات بشكل متكرر عدة مرات نظرًا لأنها كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تمريرها في محاولة واحدة.
يشار إلى هذه الممارسة المتمثلة في تشغيل كمية صغيرة من البيانات بشكل متكرر عبر شبكة عصبية على أنها التكرار. لضمان اجتياز مجموعة البيانات بنجاح للشبكات العصبية ، يمكن تقسيمها إلى عدد من الدُفعات أو المجموعات الفرعية ، والتي تُعرف باسم التجميع.
اعتمادًا على حجم جمع البيانات ، تعد جميع الطرق الثلاث - الفترة والتكرار وحجم الدُفعة - طرقًا أساسية لاستخدام خوارزمية نزول التدرج.
17. ما هي تسوية الدفعات والتسرب؟
يمنع التسرب البيانات الزائدة عن طريق الإزالة العشوائية لكل من وحدات الشبكة المرئية والمخفية (عادةً ما يتم إسقاط 20 بالمائة من العقد). يضاعف عدد التكرارات المطلوبة لجعل الشبكة تتقارب.
من خلال تطبيع المدخلات في كل طبقة للحصول على متوسط تنشيط الناتج صفر وانحراف معياري واحد ، فإن تطبيع الدُفعات هو استراتيجية لتحسين أداء واستقرار الشبكات العصبية.
18. ما الذي يفصل بين الانحدار العشوائي والانحدار الدفعي؟
نزول دفعة متدرجة:
- تُستخدم مجموعة البيانات الكاملة لإنشاء التدرج اللوني للتدرج اللوني للدفعة.
- إن الكم الهائل من البيانات وأوزان التحديث البطيئة تجعل التقارب صعبًا.
نزول التدرج العشوائي:
- يستخدم التدرج العشوائي عينة واحدة لحساب التدرج اللوني.
- نظرًا للتغيرات المتكررة في الوزن ، فإنه يتقارب بشكل أسرع من التدرج اللوني للدفعة.
19. لماذا من المهم تضمين اللاخطية في الشبكات العصبية؟
بغض النظر عن عدد الطبقات الموجودة ، ستتصرف الشبكة العصبية كمدرك في غياب اللاخطية ، مما يجعل الإخراج يعتمد بشكل خطي على المدخلات.
بعبارة أخرى ، فإن الشبكة العصبية ذات الطبقات n والوحدات المخفية ووظائف التنشيط الخطي تعادل شبكة عصبية خطية بدون طبقات مخفية ولديها القدرة على اكتشاف حدود الفصل الخطي فقط.
بدون اللاخطية ، لا تستطيع الشبكة العصبية حل المشكلات المعقدة وتصنيف المدخلات بدقة.
20. ما هو الموتر في التعلم العميق؟
تعمل المصفوفة متعددة الأبعاد المعروفة باسم الموتر كتعميم للمصفوفات والمتجهات. إنها بنية بيانات مهمة للتعلم العميق. تُستخدم مصفوفات الأبعاد N لأنواع البيانات الأساسية لتمثيل الموترات.
كل مكون من مكونات الموتر له نفس نوع البيانات ، وهذا النوع من البيانات معروف دائمًا. من الممكن أن يكون جزء فقط من الشكل معروفًا - أي عدد الأبعاد الموجودة وكم هو حجم كل منها - فقط.
في الحالات التي تكون فيها المدخلات معروفة تمامًا ، فإن غالبية العمليات تنتج موترات معروفة بالكامل ؛ في حالات أخرى ، لا يمكن إنشاء شكل الموتر إلا أثناء تنفيذ الرسم البياني.
21. كيف تختار وظيفة التنشيط لنموذج التعلم العميق؟
- من المنطقي استخدام وظيفة التنشيط الخطي إذا كانت النتيجة التي يجب توقعها فعلية.
- يجب استخدام دالة Sigmoid إذا كان الناتج الذي يجب توقعه هو احتمالية فئة ثنائية.
- يمكن استخدام وظيفة Tanh إذا كان الناتج المتوقع يحتوي على تصنيفين.
- نظرًا لسهولة الحساب ، فإن وظيفة ReLU قابلة للتطبيق في مجموعة واسعة من المواقف.
22. ماذا تقصد بـ CNN؟
تشمل الشبكات العصبية العميقة المتخصصة في تقييم الصور المرئية الشبكات العصبية التلافيفية (CNN أو ConvNet). هنا ، بدلاً من الشبكات العصبية حيث يمثل المتجه المدخلات ، يكون الإدخال صورة متعددة القنوات.
تُستخدم الحواسيب متعددة الطبقات بطريقة خاصة من قبل شبكات CNN التي تتطلب القليل جدًا من المعالجة المسبقة.
23. ما هي طبقات CNN العديدة؟
الطبقة التلافيفية: الطبقة الرئيسية هي الطبقة التلافيفية ، والتي تحتوي على مجموعة متنوعة من المرشحات القابلة للتعلم ومجال تقبلي. تأخذ هذه الطبقة الأولية بيانات الإدخال وتستخرج خصائصها.
طبقة ReLU: بجعل الشبكات غير خطية ، تحول هذه الطبقة البيكسلات السلبية إلى صفر.
طبقة التجميع: من خلال تقليل إعدادات المعالجة والشبكة ، تقلل طبقة التجميع تدريجيًا الحجم المكاني للتمثيل. Max pooling هو أكثر طرق التجميع استخدامًا.
24. ما هي آثار الإفراط والتناقص وكيف يمكنك تفاديها؟
يُعرف هذا باسم overfitting عندما يتعلم النموذج التعقيدات والضوضاء في بيانات التدريب لدرجة أنه يؤثر سلبًا على استخدام النموذج للبيانات الجديدة.
من المرجح أن تحدث مع النماذج غير الخطية الأكثر قابلية للتكيف أثناء تعلم وظيفة الهدف. يمكن تدريب النموذج على اكتشاف السيارات والشاحنات ، ولكن قد يكون قادرًا فقط على تحديد المركبات ذات شكل صندوق معين.
نظرًا لأنه تم تدريبه على نوع واحد فقط من الشاحنات ، فقد لا يتمكن من اكتشاف شاحنة مسطحة. فيما يتعلق ببيانات التدريب ، يعمل النموذج جيدًا ، لكن ليس في العالم الفعلي.
يشير النموذج غير المجهز بشكل كافٍ إلى النموذج الذي لم يتم تدريبه بشكل كافٍ على البيانات أو غير قادر على التعميم على المعلومات الجديدة. يحدث هذا غالبًا عندما يتم تدريب نموذج ببيانات غير كافية أو غير دقيقة.
يتم اختراق الدقة والأداء من خلال عدم الملائمة.
تعد إعادة أخذ عينات البيانات لتقدير دقة النموذج (التحقق المتقاطع من K-fold) واستخدام مجموعة بيانات التحقق من الصحة لتقييم النموذج طريقتين لتجنب الإفراط في التجهيز والتركيب غير المناسب.
25. في التعلم العميق ، ما هو ال RNN؟
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، مجموعة متنوعة شائعة من الشبكات العصبية الاصطناعية ، تمر بالاختصار RNN. يتم توظيفهم لمعالجة الجينوم والكتابة اليدوية والنص وتسلسل البيانات ، من بين أشياء أخرى. للحصول على التدريب اللازم ، تستخدم RNNs backpropagation.
26. وصف محسن آدم
مُحسِّن آدم ، المعروف أيضًا باسم الزخم التكيفي ، هو تقنية تحسين تم تطويرها للتعامل مع المواقف الصاخبة ذات التدرجات المتفرقة.
بالإضافة إلى توفير تحديثات لكل معلمة لتقارب أسرع ، يعزز مُحسِّن آدم التقارب من خلال الزخم ، مما يضمن عدم حبس النموذج في نقطة السرج.
27. أجهزة التشفير التلقائي العميقة: ما هي؟
التشفير التلقائي العميق هو الاسم الجماعي لشبكتي اعتقاد عميق متماثل والتي تتضمن عمومًا أربع أو خمس طبقات ضحلة لنصف تشفير الشبكة ومجموعة أخرى من أربع أو خمس طبقات لنصف فك التشفير.
تشكل هذه الطبقات أساس شبكات المعتقدات العميقة وهي مقيدة بآلات بولتزمان. بعد كل RBM ، يطبق المشفر التلقائي العميق تغييرات ثنائية على مجموعة البيانات MNIST.
يمكن استخدامها أيضًا في مجموعات البيانات الأخرى حيث يفضل إجراء تحويلات Gaussian المصححة على RBM.
28. ماذا يعني Tensor في Tensorflow؟
هذا سؤال آخر في مقابلة التعلم العميق يتم طرحه بانتظام. الموتر هو مفهوم رياضي يتم تصويره كمصفوفات ذات أبعاد أعلى.
الموترات هي مصفوفات البيانات هذه التي يتم توفيرها كمدخلات للشبكة العصبية ولها أبعاد وتصنيفات مختلفة.
29. شرح الرسم البياني الحسابي
أساس TensorFlow هو بناء رسم بياني حسابي. تعمل كل عقدة في شبكة من العقد ، حيث تمثل العقد العمليات الحسابية والحواف للموترات.
يشار إليه أحيانًا باسم "مخطط تدفق البيانات" نظرًا لأن البيانات تتدفق في شكل رسم بياني.
30. شبكات الخصومة التوليدية (GANs): ما هي؟
في التعلم العميق ، يتم تنفيذ النمذجة التوليدية باستخدام شبكات الخصومة التوليدية. إنها وظيفة غير خاضعة للإشراف حيث يتم إنتاج النتيجة من خلال تحديد الأنماط في بيانات الإدخال.
يتم استخدام أداة التمييز لتصنيف المثيلات التي ينتجها المولد ، بينما يتم استخدام المولد لإنتاج أمثلة جديدة.
31. كيف ستختار عدد الخلايا العصبية والطبقات المخفية لتضمينها في الشبكة العصبية أثناء تصميمك للهندسة المعمارية؟
نظرًا لتحدي العمل ، لا يمكن تحديد العدد الدقيق للخلايا العصبية والطبقات المخفية اللازمة لبناء بنية شبكة عصبية بأي قواعد صارمة وسريعة.
في الشبكة العصبية ، يجب أن يقع حجم الطبقة المخفية في مكان ما في منتصف حجم طبقات الإدخال والإخراج.
يمكن تحقيق السبق في إنشاء تصميم شبكة عصبية بعدة طرق مباشرة ، على الرغم من:
يعد البدء ببعض الاختبارات المنهجية الأساسية لمعرفة ما هو الأفضل أداءً لأي مجموعة بيانات محددة بناءً على الخبرة السابقة مع الشبكات العصبية في إعدادات العالم الحقيقي المماثلة هو أفضل طريقة للتعامل مع كل تحدي فريد للنمذجة التنبؤية في العالم الحقيقي.
يمكن اختيار تكوين الشبكة بناءً على معرفة الفرد بمجال المشكلة وتجربة الشبكة العصبية السابقة. عند تقييم إعداد الشبكة العصبية ، فإن عدد الطبقات والخلايا العصبية المستخدمة في المشكلات ذات الصلة يعد مكانًا جيدًا للبدء.
يجب زيادة تعقيد الشبكة العصبية تدريجياً بناءً على الإخراج والدقة المتوقعة ، بدءًا من تصميم بسيط للشبكة العصبية.
32. ما هي أنواع الشبكات العصبية التي يستخدمها التعلم المعزز العميق؟
- في نموذج التعلم الآلي المسمى التعلم المعزز ، يعمل النموذج على تعظيم فكرة المكافأة التراكمية ، تمامًا كما تفعل الأشياء الحية.
- توصف كل من الألعاب والمركبات ذاتية القيادة بأنها مشاكل تنطوي على تعزيز التعلم.
- يتم استخدام الشاشة كمدخل إذا كانت المشكلة المراد تمثيلها هي لعبة. من أجل إنتاج مخرجات للمراحل التالية ، تأخذ الخوارزمية البيكسلات كمدخلات وتعالجها عبر العديد من طبقات الشبكات العصبية التلافيفية.
- تعمل نتائج أفعال النموذج ، سواء كانت مواتية أو سيئة ، كتعزيز.
وفي الختام
ازدادت شعبية التعلم العميق على مر السنين ، مع وجود تطبيقات في كل مجال صناعي تقريبًا.
تبحث الشركات بشكل متزايد عن خبراء أكفاء يمكنهم تصميم نماذج تحاكي السلوك البشري باستخدام مناهج التعلم العميق والتعلم الآلي.
يمكن للمرشحين الذين يزيدون مجموعة مهاراتهم ويحافظون على معرفتهم بهذه التقنيات المتطورة أن يجدوا مجموعة واسعة من فرص العمل بمكافآت مغرية.
يمكنك أن تبدأ بالمقابلات الآن بعد أن أصبح لديك فهم قوي لكيفية الرد على بعض الأسئلة الأكثر طلبًا في مقابلات التعلم العميق. اتخذ الخطوة التالية بناءً على أهدافك.
قم بزيارة Hashdork's سلسلة المقابلة للتحضير للمقابلات.
اترك تعليق