فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
- 1. یادگیری عمیق دقیقا چیست؟
- 2. چه چیزی یادگیری عمیق را از یادگیری ماشینی متمایز می کند؟
- 3. درک فعلی شما از شبکه های عصبی چیست؟
- 4. پرسپترون دقیقا چیست؟
- 5. شبکه عصبی عمیق دقیقاً چیست؟
- 6. پرسپترون چندلایه (MLP) دقیقا چیست؟
- 7. توابع فعال سازی در شبکه عصبی چه هدفی دارند؟
- 8. گرادیان نزول دقیقاً چیست؟
- 9. تابع هزینه دقیقاً چیست؟
- 10. چگونه شبکه های عمیق می توانند از شبکه های کم عمق بهتر عمل کنند؟
- 11. انتشار رو به جلو را شرح دهید.
- 12. پس انتشار چیست؟
- 13. در زمینه یادگیری عمیق، برش گرادیان را چگونه درک می کنید؟
- 14. توابع Softmax و ReLU چیست؟
- 15. آیا می توان یک مدل شبکه عصبی را با تمام وزن های تنظیم شده روی 0 آموزش داد؟
- 16. چه چیزی یک دوره را از یک دسته و یک تکرار متمایز می کند؟
- 17. عادی سازی دسته ای و انصراف چیست؟
- 18. چه چیزی نزول گرادیان تصادفی را از نزول گرادیان دسته ای جدا می کند؟
- 19. چرا گنجاندن غیرخطی ها در شبکه های عصبی بسیار مهم است؟
- 20. تانسور در یادگیری عمیق چیست؟
- 21. چگونه تابع فعال سازی را برای یک مدل یادگیری عمیق انتخاب می کنید؟
- 22. منظور شما از CNN چیست؟
- 23. چندین لایه CNN چیست؟
- 24. عوارض زیاد و کم تناسب چیست و چگونه می توان از آنها اجتناب کرد؟
- 25. در یادگیری عمیق، RNN چیست؟
- 26. Adam Optimizer را شرح دهید
- 27. رمزگذارهای خودکار عمیق: آنها چه هستند؟
- 28. تنسور در تنسورفلو به چه معناست؟
- 29. توضیح گراف محاسباتی
- 30. شبکه های متخاصم مولد (GAN): آنها چه هستند؟
- 31. چگونه تعداد نورون ها و لایه های پنهان را برای گنجاندن در شبکه عصبی هنگام طراحی معماری انتخاب می کنید؟
- 32. چه نوع شبکه های عصبی توسط یادگیری تقویتی عمیق استفاده می شود؟
- نتیجه
یادگیری عمیق یک ایده کاملاً جدید نیست. شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان تنها پایه زیرمجموعه یادگیری ماشینی شناخته شده به عنوان یادگیری عمیق عمل می کنند.
یادگیری عمیق یک تقلید از مغز انسان است، درست مانند شبکه های عصبی، زیرا آنها برای تقلید از مغز انسان ساخته شده اند.
مدتی است که این موضوع وجود داشته است. این روزها همه در مورد آن صحبت می کنند زیرا ما تقریباً به اندازه اکنون قدرت پردازش یا داده نداریم.
در طول 20 سال گذشته، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در نتیجه افزایش چشمگیر ظرفیت پردازش پدیدار شده است.
به منظور کمک به شما برای آماده شدن برای هرگونه سؤالی که می توانید هنگام جستجوی شغل رویایی خود با آن مواجه شوید، این پست شما را در تعدادی از سوالات مصاحبه یادگیری عمیق، از ساده تا پیچیده، راهنمایی می کند.
1. یادگیری عمیق دقیقا چیست؟
اگر در حال شرکت در یک یادگیری عمیق در مصاحبه، بدون شک متوجه می شوید که یادگیری عمیق چیست. با این حال، مصاحبه کننده از شما انتظار دارد که در پاسخ به این سوال، پاسخی مفصل به همراه تصویر ارائه دهید.
به منظور آموزش شبکه های عصبی برای یادگیری عمیق، مقادیر قابل توجهی از داده های سازمان یافته یا بدون ساختار باید استفاده شود. برای یافتن الگوها و ویژگیهای پنهان، روشهای پیچیدهای را انجام میدهد (به عنوان مثال، تشخیص تصویر یک گربه از یک سگ).
2. چه چیزی یادگیری عمیق را از یادگیری ماشینی متمایز می کند؟
به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی که به عنوان یادگیری ماشین شناخته می شود، ما کامپیوترها را با استفاده از داده ها و تکنیک های آماری و الگوریتمی آموزش می دهیم تا در طول زمان بهتر شوند.
به عنوان یک جنبه از فراگیری ماشین، یادگیری عمیق از معماری شبکه عصبی که در مغز انسان دیده می شود تقلید می کند.
3. درک فعلی شما از شبکه های عصبی چیست؟
سیستم های مصنوعی موسوم به شبکه های عصبی بسیار شبیه به شبکه های عصبی ارگانیک موجود در بدن انسان هستند.
با استفاده از تکنیکی که شبیه نحوه مغز انسان توابع، شبکه عصبی مجموعهای از الگوریتمها است که هدف آن شناسایی همبستگیهای اساسی در یک قطعه داده است.
این سیستم ها به جای پیروی از قوانین خاص کار، دانش مربوط به کار را با قرار دادن خود در معرض طیفی از مجموعه داده ها و نمونه ها به دست می آورند.
ایده این است که به جای داشتن یک درک از پیش برنامه ریزی شده از این مجموعه داده ها، سیستم یاد می گیرد که ویژگی ها را از داده هایی که تغذیه می کند متمایز کند.
سه لایه شبکه که بیشتر در شبکه های عصبی مورد استفاده قرار می گیرند به شرح زیر است:
- لایه ورودی
- لایه پنهان
- لایه خروجی
4. پرسپترون دقیقا چیست؟
نورون بیولوژیکی موجود در مغز انسان با پرسپترون قابل مقایسه است. ورودی های متعدد توسط پرسپترون دریافت می شود که سپس تبدیل ها و توابع متعددی را انجام می دهد و یک خروجی تولید می کند.
یک مدل خطی به نام پرسپترون در طبقه بندی باینری استفاده می شود. این یک نورون را با ورودی های مختلف شبیه سازی می کند که هر کدام وزن متفاوتی دارند.
نورون یک تابع را با استفاده از این ورودی های وزنی محاسبه می کند و نتایج را خروجی می کند.
5. شبکه عصبی عمیق دقیقاً چیست؟
شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با چندین لایه بین لایه های ورودی و خروجی (DNN) است.
شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی معماری عمیق هستند. کلمه "عمیق" به عملکردهایی با سطوح و واحدهای متعدد در یک لایه اشاره دارد. مدلهای دقیقتری را میتوان با افزودن لایههای بیشتر و بزرگتر برای ثبت سطوح بیشتر الگوها ایجاد کرد.
6. پرسپترون چندلایه (MLP) دقیقا چیست؟
لایههای ورودی، مخفی و خروجی در MLPها مانند شبکههای عصبی وجود دارند. این شبیه به یک پرسپترون تک لایه با یک یا چند لایه پنهان ساخته شده است.
خروجی دودویی یک پرسپترون تک لایه فقط می تواند کلاس های جداسازی پذیر خطی (0,1،XNUMX) را طبقه بندی کند، در حالی که MLP می تواند کلاس های غیرخطی را طبقه بندی کند.
7. توابع فعال سازی در شبکه عصبی چه هدفی دارند؟
یک تابع فعال سازی تعیین می کند که آیا یک نورون باید در اساسی ترین سطح فعال شود یا خیر. هر تابع فعال سازی می تواند مجموع وزنی ورودی ها به اضافه بایاس را به عنوان ورودی بپذیرد. توابع فعال سازی شامل تابع step، Sigmoid، ReLU، Tanh و Softmax است.
8. گرادیان نزول دقیقاً چیست؟
بهترین روش برای به حداقل رساندن یک تابع هزینه یا یک خطا، نزول گرادیان است. یافتن حداقل های محلی-جهانی یک تابع هدف است. این مسیری را که مدل باید برای به حداقل رساندن خطا طی کند را مشخص می کند.
9. تابع هزینه دقیقاً چیست؟
تابع هزینه معیاری برای ارزیابی عملکرد مدل شما است. گاهی اوقات به عنوان "از دست دادن" یا "خطا" شناخته می شود. در حین انتشار پس، از آن برای محاسبه خطای لایه خروجی استفاده می شود.
ما از این عدم دقت برای پیشبرد فرآیندهای آموزشی شبکه عصبی با عقب راندن آن از طریق شبکه عصبی استفاده میکنیم.
10. چگونه شبکه های عمیق می توانند از شبکه های کم عمق بهتر عمل کنند؟
لایه های پنهان علاوه بر لایه های ورودی و خروجی به شبکه های عصبی اضافه می شوند. بین لایه های ورودی و خروجی، شبکه های عصبی کم عمق از یک لایه پنهان استفاده می کنند، در حالی که شبکه های عصبی عمیق از سطوح متعددی استفاده می کنند.
یک شبکه کم عمق به چندین پارامتر نیاز دارد تا بتواند در هر عملکردی قرار گیرد. شبکه های عمیق می توانند عملکردها را حتی با تعداد کمی پارامتر بهتر مطابقت دهند زیرا شامل چندین لایه هستند.
شبکه های عمیق اکنون به دلیل تطبیق پذیری آنها در کار با هر نوع مدل سازی داده، چه برای تشخیص گفتار یا تصویر، ترجیح داده می شوند.
11. انتشار رو به جلو را شرح دهید.
ورودیها همراه با وزنهها به لایه مدفون در فرآیندی به نام انتشار انتقال ارسال میشوند.
خروجی تابع فعال سازی در هر لایه مدفون قبل از پردازش به لایه زیر محاسبه می شود.
فرآیند از لایه ورودی شروع می شود و به لایه خروجی نهایی می رسد، بنابراین نام انتشار به جلو می رود.
12. پس انتشار چیست؟
هنگامی که وزنها و بایاسها در شبکه عصبی تنظیم میشوند، از پس انتشار برای کاهش تابع هزینه با مشاهده نحوه تغییر مقدار استفاده میشود.
درک گرادیان در هر لایه پنهان، محاسبه این تغییر را ساده می کند.
این فرآیند که به عنوان پس انتشار شناخته می شود، از لایه خروجی شروع می شود و به سمت لایه های ورودی حرکت می کند.
13. در زمینه یادگیری عمیق، برش گرادیان را چگونه درک می کنید؟
Gradient Clipping روشی برای حل مسئله شیب های انفجاری است که در طول انتشار پس از انتشار (شرایطی که در آن گرادیان های نادرست قابل توجهی در طول زمان انباشته می شوند، که منجر به تنظیمات قابل توجهی در وزن مدل شبکه عصبی در طول آموزش می شود) ایجاد می شود.
انفجار شیب مسئله ای است که زمانی به وجود می آید که شیب ها در طول آموزش بیش از حد بزرگ می شوند و مدل را ناپایدار می کند. اگر گرادیان از محدوده مورد انتظار عبور کرده باشد، مقادیر گرادیان عنصر به عنصر به یک مقدار حداقل یا حداکثر از پیش تعریف شده فشار داده می شود.
برش گرادیان پایداری عددی یک شبکه عصبی را در طول آموزش افزایش میدهد، اما تأثیر کمتری بر عملکرد مدل دارد.
14. توابع Softmax و ReLU چیست؟
یک تابع فعال سازی به نام Softmax یک خروجی در محدوده بین 0 و 1 تولید می کند. هر خروجی به گونه ای تقسیم می شود که مجموع همه خروجی ها یک باشد. برای لایه های خروجی، Softmax اغلب استفاده می شود.
واحد خطی اصلاح شده، که گاهی اوقات به عنوان ReLU شناخته می شود، پر استفاده ترین تابع فعال سازی است. اگر X مثبت باشد، X را خروجی می دهد، در غیر این صورت صفرها را خروجی می دهد. ReLU به طور منظم روی لایه های مدفون اعمال می شود.
15. آیا می توان یک مدل شبکه عصبی را با تمام وزن های تنظیم شده روی 0 آموزش داد؟
شبکه عصبی هرگز نمیآموزد که یک کار مشخص را کامل کند، بنابراین نمیتوان یک مدل را با مقداردهی اولیه همه وزنها به 0 آموزش داد.
مشتقات برای هر وزن در W [1] یکسان باقی میمانند اگر همه وزنها به صفر مقداردهی شوند، که منجر به یادگیری مکرر نورونها میشود.
نه صرفاً مقدار دهی اولیه وزن ها به 0، بلکه به هر شکلی از ثابت به احتمال زیاد منجر به یک نتیجه زیر برابر می شود.
16. چه چیزی یک دوره را از یک دسته و یک تکرار متمایز می کند؟
اشکال مختلف پردازش مجموعه دادهها و تکنیکهای نزول گرادیان شامل دستهای، تکرار و دوره میشوند. دوره شامل یک بار از طریق یک شبکه عصبی با مجموعه داده کامل، هم به جلو و هم به عقب است.
به منظور ارائه نتایج قابل اعتماد، مجموعه داده اغلب چندین بار ارسال می شود، زیرا آنقدر بزرگ است که نمی توان در یک بار آن را ارسال کرد.
این عمل اجرای مکرر مقدار کمی داده از طریق یک شبکه عصبی به عنوان تکرار نامیده می شود. برای تضمین اینکه مجموعه داده با موفقیت از شبکه های عصبی عبور می کند، می توان آن را به تعدادی دسته یا زیر مجموعه تقسیم کرد که به عنوان دسته بندی شناخته می شود.
بسته به اندازه جمع آوری داده ها، هر سه روش - دوره، تکرار و اندازه دسته ای - اساساً راه هایی برای استفاده از الگوریتم نزول گرادیان.
17. عادی سازی دسته ای و انصراف چیست؟
Dropout با حذف تصادفی واحدهای شبکه قابل مشاهده و پنهان (معمولاً 20 درصد از گره ها را حذف می کند) از برازش داده ها جلوگیری می کند. تعداد تکرارهای مورد نیاز برای همگرایی شبکه را دو برابر می کند.
با نرمالسازی ورودیهای هر لایه برای داشتن میانگین فعالسازی خروجی صفر و انحراف استاندارد یک، نرمالسازی دستهای یک استراتژی برای افزایش عملکرد و پایداری شبکههای عصبی است.
18. چه چیزی نزول گرادیان تصادفی را از نزول گرادیان دسته ای جدا می کند؟
نزول گرادیان دسته ای:
- مجموعه داده کامل برای ساخت گرادیان برای شیب دسته ای استفاده می شود.
- حجم عظیم داده ها و وزن های به روز رسانی آهسته، همگرایی را دشوار می کند.
نزول گرادیان تصادفی:
- گرادیان تصادفی از یک نمونه واحد برای محاسبه گرادیان استفاده می کند.
- به دلیل تغییرات مکرر وزن، به طور قابل توجهی سریعتر از گرادیان دسته ای همگرا می شود.
19. چرا گنجاندن غیرخطی ها در شبکه های عصبی بسیار مهم است؟
مهم نیست که چند لایه وجود داشته باشد، یک شبکه عصبی مانند یک پرسپترون در غیاب غیر خطی ها رفتار می کند و خروجی را به طور خطی به ورودی وابسته می کند.
به بیان دیگر، یک شبکه عصبی با n لایه و m واحد پنهان و توابع فعال سازی خطی معادل یک شبکه عصبی خطی بدون لایه های پنهان و با قابلیت تشخیص مرزهای جداسازی خطی صرفاً می باشد.
بدون غیر خطی بودن، یک شبکه عصبی قادر به حل مسائل پیچیده و دسته بندی دقیق ورودی نیست.
20. تانسور در یادگیری عمیق چیست؟
یک آرایه چند بعدی که به عنوان تانسور شناخته می شود به عنوان تعمیم ماتریس ها و بردارها عمل می کند. این یک ساختار داده بسیار مهم برای یادگیری عمیق است. آرایه های N بعدی از انواع داده های بنیادی برای نمایش تانسورها استفاده می شود.
هر جزء از تانسور دارای یک نوع داده است و این نوع داده همیشه شناخته شده است. این امکان وجود دارد که فقط یک تکه از شکل - یعنی اینکه چند بعد وجود دارد و هر کدام چقدر بزرگ است - شناخته شده باشد.
در شرایطی که ورودی ها نیز کاملاً شناخته شده هستند، اکثر عملیات ها تانسورهای کاملاً شناخته شده تولید می کنند. در موارد دیگر، شکل یک تانسور را فقط می توان در طول اجرای نمودار ایجاد کرد.
21. چگونه تابع فعال سازی را برای یک مدل یادگیری عمیق انتخاب می کنید؟
- اگر نتیجه ای که باید پیش بینی شود واقعی باشد، استفاده از یک تابع فعال سازی خطی منطقی است.
- اگر خروجی ای که باید پیش بینی شود یک احتمال کلاس باینری باشد باید از تابع Sigmoid استفاده شود.
- اگر خروجی پیش بینی شده دارای دو طبقه بندی باشد، می توان از یک تابع Tanh استفاده کرد.
- تابع ReLU به دلیل سهولت محاسبات در طیف وسیعی از موقعیت ها قابل اجرا است.
22. منظور شما از CNN چیست؟
شبکههای عصبی عمیق که در ارزیابی تصاویر بصری تخصص دارند شامل شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN یا ConvNet) میشوند. در اینجا، به جای شبکه های عصبی که یک بردار ورودی را نشان می دهد، ورودی یک تصویر چند کاناله است.
پرسپترون های چند لایه به روشی خاص توسط CNN ها استفاده می شود که نیاز به پیش پردازش بسیار کمی دارد.
23. چندین لایه CNN چیست؟
لایه کانولوشن: لایه اصلی لایه کانولوشن است که دارای انواع فیلترهای قابل یادگیری و یک میدان پذیرنده است. این لایه اولیه داده های ورودی را می گیرد و ویژگی های آن را استخراج می کند.
لایه ReLU: با غیر خطی کردن شبکه ها، این لایه پیکسل های منفی را به صفر تبدیل می کند.
لایه ادغام: با به حداقل رساندن تنظیمات پردازش و شبکه، لایه ادغام به تدریج اندازه فضایی نمایش را به حداقل می رساند. Max Pooling پرکاربردترین روش جمع آوری است.
24. عوارض زیاد و کم تناسب چیست و چگونه می توان از آنها اجتناب کرد؟
زمانی که یک مدل پیچیدگیها و نویزهای موجود در دادههای آموزشی را تا حدی یاد میگیرد که بر استفاده مدل از دادههای تازه تأثیر منفی میگذارد، این به عنوان overfitting شناخته میشود.
احتمال بیشتری وجود دارد که با مدلهای غیرخطی که هنگام یادگیری یک تابع هدف سازگارتر هستند، اتفاق بیفتد. یک مدل را می توان برای شناسایی خودروها و کامیون ها آموزش داد، اما ممکن است فقط بتواند وسایل نقلیه را با فرم جعبه خاص شناسایی کند.
با توجه به اینکه فقط روی یک نوع کامیون آموزش دیده بود، ممکن است نتواند یک کامیون تخت را تشخیص دهد. در داده های آموزشی، مدل به خوبی کار می کند، اما در دنیای واقعی نه.
یک مدل کم برازش به مدلی اطلاق می شود که به اندازه کافی در مورد داده ها آموزش دیده نیست یا قادر به تعمیم به اطلاعات جدید نیست. این اغلب زمانی اتفاق می افتد که یک مدل با داده های ناکافی یا نادرست آموزش داده می شود.
دقت و عملکرد هر دو به دلیل عدم تناسب به خطر می افتد.
نمونهبرداری مجدد از دادهها برای تخمین دقت مدل (تایید متقابل K-fold) و استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی برای ارزیابی مدل، دو راه برای جلوگیری از برازش بیش از حد و عدم برازش است.
25. در یادگیری عمیق، RNN چیست؟
شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)، انواع رایج شبکههای عصبی مصنوعی، با علامت اختصاری RNN استفاده میشوند. آنها برای پردازش ژنوم، دست خط، متن، و توالی داده ها و موارد دیگر به کار می روند. برای آموزش لازم، RNN ها از پس انتشار استفاده می کنند.
26. Adam Optimizer را شرح دهید
بهینه ساز Adam که به عنوان تکانه تطبیقی نیز شناخته می شود، یک تکنیک بهینه سازی است که برای مدیریت موقعیت های پر سر و صدا با گرادیان های پراکنده توسعه یافته است.
علاوه بر ارائه بهروزرسانیهای هر پارامتر برای همگرایی سریعتر، بهینهساز Adam همگرایی را از طریق تکانه افزایش میدهد و اطمینان میدهد که یک مدل در نقطه زین به دام نمیافتد.
27. رمزگذارهای خودکار عمیق: آنها چه هستند؟
رمزگذار خودکار عمیق نام جمعی دو شبکه باور عمیق متقارن است که به طور کلی شامل چهار یا پنج لایه کم عمق برای نیمه رمزگذاری شبکه و مجموعه دیگری از چهار یا پنج لایه برای نیمه رمزگشا می شود.
این لایه ها شالوده شبکه های باور عمیق را تشکیل می دهند و توسط ماشین های بولتزمن محدود می شوند. پس از هر RBM، یک رمزگذار خودکار عمیق تغییرات باینری را در مجموعه داده MNIST اعمال می کند.
آنها همچنین می توانند در مجموعه داده های دیگری استفاده شوند که در آن تبدیل های اصلاح شده گاوسی بر RBM ترجیح داده می شود.
28. تنسور در تنسورفلو به چه معناست؟
این یکی دیگر از سوالات مصاحبه یادگیری عمیق است که به طور مرتب پرسیده می شود. تانسور یک مفهوم ریاضی است که به صورت آرایه های با ابعاد بالاتر تجسم می شود.
تانسورها این آرایه های داده ای هستند که به عنوان ورودی به شبکه عصبی ارائه می شوند و دارای ابعاد و رتبه بندی های مختلفی هستند.
29. توضیح گراف محاسباتی
اساس یک TensorFlow ساخت یک نمودار محاسباتی است. هر گره در شبکه ای از گره ها عمل می کند، جایی که گره ها مخفف عملیات ریاضی و یال ها برای تانسورها هستند.
گاهی اوقات به آن "گراف جریان داده" نیز گفته می شود زیرا داده ها به شکل یک نمودار جریان دارند.
30. شبکه های متخاصم مولد (GAN): آنها چه هستند؟
در یادگیری عمیق، مدل سازی مولد با استفاده از شبکه های متخاصم مولد انجام می شود. این یک کار بدون نظارت است که در آن نتیجه با شناسایی الگوها در داده های ورودی تولید می شود.
تفکیک کننده برای دسته بندی نمونه های تولید شده توسط مولد استفاده می شود، در حالی که مولد برای تولید نمونه های جدید استفاده می شود.
31. چگونه تعداد نورون ها و لایه های پنهان را برای گنجاندن در شبکه عصبی هنگام طراحی معماری انتخاب می کنید؟
با توجه به یک چالش تجاری، تعداد دقیق نورون ها و لایه های پنهان مورد نیاز برای ساخت یک معماری شبکه عصبی را نمی توان با قوانین سخت و سریع تعیین کرد.
در یک شبکه عصبی، اندازه لایه پنهان باید جایی در وسط اندازه لایه های ورودی و خروجی باشد.
با چند روش ساده می توان شروع به ایجاد یک طراحی شبکه عصبی کرد، هرچند:
شروع با آزمایشهای سیستماتیک اولیه برای دیدن اینکه چه چیزی برای هر مجموعه داده خاص بر اساس تجربه قبلی با شبکههای عصبی در تنظیمات مشابه دنیای واقعی بهترین عملکرد را دارد، بهترین راه برای مقابله با هر چالش منحصر به فرد مدلسازی پیشبینیکننده در دنیای واقعی است.
پیکربندی شبکه را می توان بر اساس دانش فرد از حوزه موضوع و تجربه قبلی شبکه عصبی انتخاب کرد. هنگام ارزیابی تنظیمات یک شبکه عصبی، تعداد لایهها و نورونهای مورد استفاده در مسائل مرتبط، محل خوبی برای شروع است.
پیچیدگی شبکه عصبی باید به تدریج بر اساس خروجی و دقت پیش بینی شده افزایش یابد و با طراحی ساده شبکه عصبی شروع شود.
32. چه نوع شبکه های عصبی توسط یادگیری تقویتی عمیق استفاده می شود؟
- در پارادایم یادگیری ماشینی به نام یادگیری تقویتی، این مدل برای به حداکثر رساندن ایده پاداش تجمعی عمل می کند، درست مانند چیزهای زنده.
- بازی ها و وسایل نقلیه خودران هر دو به عنوان مشکلاتی توصیف می شوند تقویت یادگیری.
- اگر مشکلی که باید نمایش داده شود یک بازی باشد از صفحه به عنوان ورودی استفاده می شود. به منظور تولید خروجی برای فازهای بعدی، الگوریتم پیکسل ها را به عنوان ورودی می گیرد و آنها را از طریق لایه های زیادی از شبکه های عصبی کانولوشن پردازش می کند.
- نتایج اقدامات مدل، مطلوب یا بد، به عنوان تقویت کننده عمل می کند.
نتیجه
یادگیری عمیق در طول سال ها محبوبیت پیدا کرده است و برنامه های کاربردی تقریباً در هر حوزه صنعتی وجود دارد.
شرکتها بهطور فزایندهای به دنبال کارشناسان شایستهای هستند که بتوانند مدلهایی را طراحی کنند که رفتار انسان را با استفاده از روشهای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین تکرار کنند.
داوطلبانی که مجموعه مهارت های خود را افزایش می دهند و دانش خود را در مورد این فناوری های پیشرفته حفظ می کنند، می توانند طیف گسترده ای از فرصت های کاری را با دستمزد جذاب پیدا کنند.
اکنون می توانید با مصاحبه ها شروع کنید که درک قوی در مورد نحوه پاسخگویی به برخی از سوالات مصاحبه عمیق یادگیری عمیق دارید. بر اساس اهداف خود قدم بعدی را بردارید.
از Hashdork's دیدن کنید سری مصاحبه برای آماده شدن برای مصاحبه
پاسخ دهید