Airson bliadhnaichean, tha ionnsachadh domhainn air a bhith a’ tighinn gu cinn ann an teic. Agus, tha e furasta tuigsinn carson.
Tha am meur seo de dh’fhiosrachadh fuadain ag atharrachadh roinnean bho chùram-slàinte gu bancaireachd gu còmhdhail, a’ comasachadh adhartasan nach gabhadh smaoineachadh roimhe.
Tha ionnsachadh domhainn air a thogail air seata de algorithms sòlaimte a bhios ag ionnsachadh gus pàtrain iom-fhillte a tharraing agus ro-innse bho mhòran dàta.
Bheir sinn sùil air na 15 algorithms ionnsachaidh domhainn as fheàrr san dreuchd seo, bho Lìonraidhean Neural Convolutional gu Lìonraidhean Gineadach Gineadach gu lìonraidhean Cuimhne Fad-ùine Geàrr-ùine.
Bheir an dreuchd seo seallaidhean riatanach air a bheil thu a neach-tòiseachaidh no eòlaiche ann an ionnsachadh domhainn.
1. Lìonraidhean Transformer
Tha lìonraidhean luchd-atharrachaidh air cruth-atharrachadh lèirsinn coimpiutair agus tagraidhean giollachd cànain nàdarra (NLP). Bidh iad a’ mion-sgrùdadh dàta a tha a’ tighinn a-steach agus a’ cleachdadh phròiseasan aire gus dàimhean fad-ùine a ghlacadh. Tha seo gan dèanamh nas luaithe na modalan àbhaisteach sreath-gu-sreath.
Chaidh lìonraidhean cruth-atharrachaidh a mhìneachadh an toiseach anns an fhoillseachadh “Attention Is All You Need” le Vaswani et al.
Tha iad air an dèanamh suas de encoder agus decoder (2017). Tha am modail cruth-atharrachaidh air coileanadh a nochdadh ann an grunn thagraidhean NLP, nam measg mion-sgrùdadh faireachdainn, seòrsachadh teacsa, agus eadar-theangachadh inneal.
Faodar modalan stèidhichte air cruth-atharrachaidh a chleachdadh cuideachd ann an sealladh coimpiutair airson tagraidhean. Bidh iad comasach air aithneachadh nithean agus fo-thiotalan ìomhaighean.
2. Lìonraidhean Cuimhne Fad-ùine Geàrr-ùine (LSTMs)
Tha Lìonraidhean Cuimhne Fad-ùine Geàrr-ùine (LSTM) mar sheòrsa de lìon neònach air a thogail gu sònraichte gus dèiligeadh ri cuir a-steach sreath. Canar “geàrr-ùine fhada” riutha oir is urrainn dhaibh eòlas a thoirt air ais o chionn fhada fhad ‘s a tha iad a’ dìochuimhneachadh fiosrachadh neo-riatanach.
Bidh LSTM ag obair tro chuid de “gheatan” a bhios a’ riaghladh sruth fiosrachaidh taobh a-staigh an lìonraidh. A rèir a bheil am fiosrachadh air a mheas cudromach no nach eil, faodaidh na geataichean sin a leigeil a-steach no casg a chuir air.
Tha an dòigh seo a’ toirt comas do LSTM fiosrachadh bho cheumannan a dh’ fhalbh a chuimhneachadh no a dhìochuimhneachadh, a tha deatamach airson gnìomhan leithid aithneachadh cainnte, giollachd cànain nàdarrach, agus ro-innse sreath ùine.
Tha LSTM air leth buannachdail ann an suidheachadh sam bith far a bheil dàta sreathach agad a dh’ fheumar a mheasadh no a ro-innse. Bidh iad gu tric air an cleachdadh ann am bathar-bog aithneachadh guth gus faclan labhairteach a thionndadh gu teacsa, no a-steach stoc mhargaidh mion-sgrùdadh gus prìsean san àm ri teachd a ro-innse stèidhichte air dàta roimhe.
3. Mapaichean fèin-eagrachaidh (SOMs)
Tha SOMan mar sheòrsa de dh’ fuadain lìonra neural as urrainn ionnsachadh agus a’ riochdachadh dàta iom-fhillte ann an àrainneachd le tomhas ìosal. Bidh an dòigh ag obrachadh le bhith ag atharrachadh dàta cuir a-steach àrd-mheudach gu cliath dà-thaobhach, le gach aonad no neuron a’ riochdachadh pàirt eadar-dhealaichte den àite cuir a-steach.
Tha na neurons ceangailte ri chèile agus cruthaichidh iad structar topological, a leigeas leotha ionnsachadh agus atharrachadh a rèir an dàta cuir a-steach. Mar sin, tha SOM stèidhichte air ionnsachadh gun stiùireadh.
Chan eil feum air an algairim dàta air a chomharrachadh ionnsachadh bho. An àite sin, bidh e a’ cleachdadh feartan staitistigeil an dàta cuir a-steach gus pàtrain agus co-dhàimhean am measg nan caochladairean a lorg.
Rè an ìre trèanaidh, bidh neurons a’ farpais airson a bhith mar an comharra as fheàrr air an dàta cuir a-steach. Agus, bidh iad gan cur fhèin air dòigh gu structar brìoghmhor. Tha raon farsaing de thagraidhean aig SOMn, a’ gabhail a-steach aithneachadh ìomhaigh is cainnt, mèinneadh dàta, agus aithneachadh pàtrain.
Tha iad feumail airson a’ faicinn dàta iom-fhillte, a’ cruinneachadh phuingean dàta co-cheangailte, agus a’ lorg ana-cainnt no outliers.
4. Ionnsachadh Neartachadh domhainn
Deep Ionnsachadh ath-neartachaidh na sheòrsa de dh’ ionnsachadh inneal anns a bheil àidseant air a thrèanadh gus co-dhùnaidhean a dhèanamh stèidhichte air siostam duais. Bidh e ag obair le bhith a’ leigeil leis an neach-ionaid eadar-obrachadh leis na tha timcheall air agus ionnsachadh tro dheuchainn is mearachd.
Tha an neach-ionaid a’ faighinn duais airson a h-uile gnìomh a nì e, agus is e an adhbhar aige ionnsachadh mar a nì e na buannachdan as fheàrr thar ùine. Faodar seo a chleachdadh gus riochdairean a theagasg gus geamannan a chluich, càraichean a dhràibheadh, agus eadhon innealan-fuadain a riaghladh.
Tha Q-Learning na dhòigh ionnsachaidh neartachaidh domhainn ainmeil. Bidh e ag obair le bhith a’ measadh luach gnìomh sònraichte a dhèanamh ann an stàite sònraichte agus ag ùrachadh an tuairmse sin leis gu bheil an neach-ionaid ag eadar-obrachadh leis an àrainneachd.
Bidh an neach-ionaid an uairsin a’ cleachdadh na tuairmsean sin gus faighinn a-mach dè an gnìomh as coltaiche a gheibh an duais as motha. Chaidh Q-Learning a chleachdadh gus riochdairean oideachadh gus geamannan Atari a chluich, a bharrachd air a bhith a’ leasachadh cleachdadh lùtha ann an ionadan dàta.
Tha Deep Q-Networks na dhòigh ainmeil eile airson Ionnsachadh Neartachadh Deep (DQN). Tha DQNn coltach ri Q-Learning leis gu bheil iad a’ toirt tuairmse air luachan gnìomh a’ cleachdadh lìonra neural domhainn seach clàr.
Leigidh seo leotha dèiligeadh ri suidheachaidhean mòra, toinnte le grunn ghnìomhan eile. Chaidh DQNn a chleachdadh gus riochdairean a thrèanadh gus geamannan leithid Go agus Dota 2 a chluich, a bharrachd air innealan-fuadain a chruthachadh a dh’ ionnsaich coiseachd.
5. Lìonraidhean Neural Ath-chuairteach (RNNn)
Is e seòrsa de lìonra neural a th’ ann an RNNn as urrainn dàta sreathach a phròiseasadh fhad ‘s a chumas iad staid a-staigh. Beachdaich e cosmhuil ri neach a leughas leabhar, far am bheil gach focal air a chnàmhadh a thaobh an dream a thàinig roimhe.
Mar sin tha RNNn air leth freagarrach airson gnìomhan leithid aithneachadh cainnte, eadar-theangachadh cànain, agus eadhon ro-innse an ath fhacal ann an abairt.
Bidh RNNn ag obair le bhith a’ cleachdadh lùban fios-air-ais gus toradh gach ceum air ais a cheangal ri cuir a-steach na h-ath cheum turais. Leigidh seo leis an lìonra fiosrachadh ceum ùine ro-làimh a chleachdadh gus innse dha na ro-innse aca airson ceumannan ùine san àm ri teachd. Gu mì-fhortanach, tha seo cuideachd a’ ciallachadh gu bheil RNNn ann an cunnart bho chùis caisead a tha a’ dol à bith, far a bheil na caiseadan a thathar a’ cleachdadh airson trèanadh a’ fàs glè bheag agus an lìonra a’ strì ri dàimhean fad-ùine ionnsachadh.
A dh’ aindeoin a’ bhac seo a tha follaiseach, tha RNNn air cleachdadh a lorg ann an raon farsaing de thagraidhean. Tha na tagraidhean sin a’ toirt a-steach giollachd cànain nàdarra, aithneachadh cainnt, agus eadhon cinneasachadh ciùil.
Google Translate, mar eisimpleir, a’ cleachdadh siostam stèidhichte air RNN gus eadar-theangachadh thairis air cànanan, agus bidh Siri, an neach-cuideachaidh brìgheil, a’ cleachdadh siostam stèidhichte air RNN gus guth a lorg. Chaidh RNNn a chleachdadh cuideachd airson ro-innse air prìsean stoc agus gus teacsa agus grafaigean reusanta a chruthachadh.
6. Lìonraidhean Capsule
Is e seòrsa ùr de dhealbhadh lìonra neòil a th’ ann an Capsule Networks a dh’ aithnicheas pàtrain agus co-dhàimhean ann an dàta ann an dòigh nas èifeachdaiche. Bidh iad ag eagrachadh neurons gu “capsailean” a bhios a’ còdachadh cuid de thaobhan de chuir a-steach.
San dòigh seo faodaidh iad ro-innse nas cruinne a dhèanamh. Bidh Capsule Networks a’ toirt a-mach feartan a tha mean air mhean toinnte bho dhàta cuir a-steach le bhith a’ cleachdadh grunn shreathan de capsalan.
Tha innleachd Capsule Networks a’ toirt cothrom dhaibh riochdachaidhean rangachd ionnsachadh den chur-a-steach a chaidh a thoirt seachad. Is urrainn dhaibh ceanglaichean spàsail a chòdachadh gu ceart eadar nithean taobh a-staigh dealbh le bhith a’ conaltradh eadar capsalan.
Tha comharrachadh nithean, sgaradh dhealbhan, agus giullachd cànain nàdarra uile nan tagraidhean aig Capsule Networks.
Tha comas aig Capsule Networks a bhith air am fastadh ann dràibheadh fèin-riaghailteach teicneòlasan. Bidh iad a’ cuideachadh an t-siostam ann a bhith ag aithneachadh agus a’ dèanamh eadar-dhealachadh eadar nithean leithid càraichean, daoine, agus soidhnichean trafaic. Faodaidh na siostaman sin tubaistean a sheachnadh le bhith a’ dèanamh ro-innse nas mionaidiche mu ghiùlan nithean san àrainneachd aca.
7. Variation Autoencoders (VAEs)
Tha VAEn mar sheòrsa de inneal ionnsachaidh domhainn a thathas a’ cleachdadh airson ionnsachadh gun stiùireadh. Le bhith a’ còdachadh dàta ann an àite le meud nas ìsle agus an uairsin ga chòdachadh air ais dhan chruth thùsail, is dòcha gun ionnsaich iad pàtrain ann an dàta fhaicinn.
Tha iad coltach ri draoidh as urrainn coineanach a thionndadh gu ad agus an uairsin air ais gu bhith na choineanach! Tha VAEn buannachdail airson dealbhan no ceòl fìor a chruthachadh. Agus, faodar an cleachdadh gus dàta ùr a dhèanamh a tha an coimeas ris an dàta tùsail.
Tha VAEn coltach ri briseadh còd dìomhair. Faodaidh iad faighinn a-mach mun bhun-stèidh structar dàta le bhith ga bhriseadh sìos gu pìosan nas sìmplidhe, coltach ri mar a thèid tòimhseachan a bhriseadh sìos. Faodaidh iad am fiosrachadh sin a chleachdadh gus dàta ùr a thogail a tha coltach ris an fhear thùsail às deidh dhaibh na pàirtean a rèiteach.
Faodaidh seo a bhith feumail airson faidhlichean mòra a dhlùthadh no grafaigean no ceòl ùr a dhèanamh ann an stoidhle sònraichte. Faodaidh VAEn cuideachd susbaint ùr a thoirt gu buil, leithid sgeulachdan naidheachd no faclan ciùil.
8. Lìonraidhean Ginealach Nàimhdeil (GANs)
Tha GANs (Generative Adversarial Networks) mar sheòrsa de shiostam ionnsachaidh domhainn a ghineas dàta ùr a tha coltach ris an fhear thùsail. Bidh iad ag obair le bhith a’ trèanadh dà lìonra: gineadair agus lìonra leth-bhreith.
Bidh an gineadair a’ toirt a-mach dàta ùr a tha an coimeas ris an fhear thùsail.
Agus, bidh an neach-lethbhreith a’ feuchainn ri eadar-dhealachadh a dhèanamh eadar an dàta tùsail agus an dàta cruthaichte. Tha an dà lìonra air an trèanadh còmhla, leis a’ ghineadair a’ feuchainn ris an neach a tha a’ dèanamh leth-bhreith a mhealladh agus an neach a tha a’ dèanamh leth-bhreith a’ feuchainn ris an dàta tùsail aithneachadh gu ceart.
Beachdaich air GAN mar chrois eadar mealltaiche agus lorgaire. Bidh an gineadair ag obair mar an ceudna ri inneal-dearbhaidh, a’ toirt a-mach obair-ealain ùr a tha coltach ris an fhear thùsail.
Bidh an leth-bhreith ag obair mar lorgaire, a’ feuchainn ri eadar-dhealachadh a dhèanamh eadar fìor obair-ealain agus breugan. Tha an dà lìonra air an trèanadh ann an co-bhoinn, leis a’ ghineadair a’ fàs nas fheàrr ann a bhith a’ dèanamh rudan meallta so-chreidsinneach agus an leth-bhreith a’ fàs nas fheàrr le bhith gan aithneachadh.
Tha grunn fheuman aig GANn, bho bhith a’ dèanamh dhealbhan fìrinneach de dhaoine no de bheathaichean gu bhith a’ cruthachadh ceòl no sgrìobhadh ùr. Faodar an cleachdadh cuideachd airson àrdachadh dàta, a tha a’ toirt a-steach a bhith a’ cothlamadh dàta toraidh le fìor dhàta gus stòr-dàta nas motha a thogail airson modalan ionnsachaidh innealan trèanaidh.
9. Lìonraidhean Q domhainn (DQNs)
Tha Deep Q-Networks (DQNn) mar sheòrsa de algorithm ionnsachaidh neartachaidh co-dhùnaidh. Bidh iad ag obair le bhith ag ionnsachadh gnìomh Q a tha a’ ro-innse an duais ris a bheil dùil airson gnìomh sònraichte a dhèanamh ann an suidheachadh sònraichte.
Tha an gnìomh Q air a theagasg le deuchainn agus mearachd, leis an algairim a’ feuchainn diofar ghnìomhan agus ag ionnsachadh bho na builean.
Beachdaich air mar a bhidio gheama caractar a’ feuchainn diofar ghnìomhan agus a’ faighinn a-mach dè an fheadhainn a tha a’ leantainn gu soirbheachas! Bidh DQNn a’ trèanadh gnìomh Q a’ cleachdadh lìonra neural domhainn, gan dèanamh nan innealan èifeachdach airson gnìomhan duilich co-dhùnaidh.
Tha iad eadhon air a’ chùis a dhèanamh air curaidhean daonna ann an geamannan leithid Go agus tàileasg, a bharrachd air ann an robotics agus càraichean fèin-dràibhidh. Mar sin, gu h-iomlan, bidh DQNn ag obair le bhith ag ionnsachadh bho eòlas gus na sgilean co-dhùnaidh aca a neartachadh thar ùine.
10. Lìonraidhean gnìomh bunait radial (RBFNn)
Is e seòrsa de lìonra neòil a th’ ann an Lìonraidhean Gnìomh Bunait Radial (RBFNn) a thathas a’ cleachdadh gus gnìomhan tuairmseach a dhèanamh agus gnìomhan seòrsachaidh a choileanadh. Bidh iad ag obair le bhith ag atharrachadh an dàta cuir a-steach gu àite meud nas àirde a’ cleachdadh cruinneachadh de ghnìomhan bunait radial.
Tha toradh an lìonraidh na mheasgachadh sreathach de na gnìomhan bunaiteach, agus tha gach gnìomh bunait radial a’ riochdachadh prìomh àite anns an àite cuir a-steach.
Tha RBFNn gu sònraichte èifeachdach ann an suidheachaidhean le eadar-obrachaidhean toraidh-ion-fhillte iom-fhillte, agus faodar an teagasg a’ cleachdadh raon farsaing de dhòighean, a’ gabhail a-steach ionnsachadh fo stiùir agus gun stiùireadh. Chaidh an cleachdadh airson rud sam bith bho ro-innse ionmhais gu aithneachadh dhealbhan is cainnt gu breithneachadh meidigeach.
Beachdaich air RBFNn mar shiostam GPS a bhios a’ cleachdadh sreath de phuingean acair gus a shlighe a lorg thairis air talamh dùbhlanach. Tha toradh an lìonra na mheasgachadh de na puingean acair, a tha a’ seasamh a-steach airson gnìomhan bunait radial.
Is urrainn dhuinn brobhsadh tro fhiosrachadh iom-fhillte agus ro-innse mionaideach a ghineadh a thaobh mar a thionndaidheas suidheachadh le bhith a’ cleachdadh RBFNn.
11. Perceptrons ioma-fhilleadh (MLPan)
Tha cruth àbhaisteach de lìonra neural ris an canar perceptron multilayer (MLP) air a chleachdadh airson gnìomhan ionnsachaidh fo stiùir leithid seòrsachadh agus ais-tharraing. Bidh iad ag obair le bhith a’ cruachadh grunn shreathan de nodan ceangailte, no neurons, le gach còmhdach ag atharrachadh an dàta a tha a’ tighinn a-steach gu neo-riaghailteach.
Ann am MLP, bidh gach neuron a’ faighinn a-steach bho na neurons san t-sreath gu h-ìosal agus a’ cur comharra gu na neurons san t-sreath gu h-àrd. Tha toradh gach neuron air a dhearbhadh le bhith a’ cleachdadh gnìomh gnìomhachaidh, a bheir neo-loidhneachd don lìonra.
Tha iad comasach air riochdachaidhean sòlaimte ionnsachadh den dàta cuir a-steach oir faodaidh grunn shreathan falaichte a bhith aca.
Chaidh MLPn a chuir an sàs ann an grunn ghnìomhan, leithid mion-sgrùdadh faireachdainn, lorg foill, agus aithneachadh guth is dhealbhan. Faodar MLPn a choimeas ri buidheann de luchd-sgrùdaidh a tha ag obair còmhla gus cùis dhoirbh fhuasgladh.
Còmhla, faodaidh iad na fìrinnean a thoirt còmhla agus an eucoir fhuasgladh a dh'aindeoin gu bheil raon sònraichte sònraichte aig gach fear.
12. Lìonraidhean Neural Convolutional (CNNn)
Bidh ìomhaighean agus bhideothan air an giullachd a’ cleachdadh lìonraidhean neural convolutional (CNNn), seòrsa de lìonra neural. Bidh iad ag obair le bhith a’ cleachdadh seata de shìoltachain ionnsachadh, no kernels, gus feartan cudromach a thoirt a-mach às an dàta cuir a-steach.
Bidh na sìoltachain a ’deàrrsadh thairis air an dealbh cuir a-steach, a’ cur an gnìomh convolutions gus mapa feart a thogail a ghlacas taobhan riatanach den ìomhaigh.
Leis gu bheil CNNn comasach air riochdachaidhean rangach de fheartan dealbh ionnsachadh, tha iad gu sònraichte cuideachail ann an suidheachaidhean anns a bheil tòrr mòr de dhàta lèirsinneach. Tha grunn thagraidhean air feum a dhèanamh dhiubh, leithid lorg nithean, seòrsachadh dhealbhan, agus lorg aghaidh.
Beachdaich air CNNn mar pheantair a bhios a’ cleachdadh grunn bhruisean gus sàr-obair a chruthachadh. Is e kernel a th’ anns a h-uile bruis, agus faodaidh an neach-ealain ìomhaigh iom-fhillte, fhìor a thogail le bhith a’ measgachadh iomadh kernel. Is urrainn dhuinn feartan cudromach a thoirt a-mach à dealbhan agus an cleachdadh gus ro-innse ceart a dhèanamh air susbaint na h-ìomhaigh le bhith a’ cleachdadh CNNn.
13. Lìonraidhean Creideamh domhainn (DBNn)
Tha DBNn mar sheòrsa de lìonra neural a thathas a’ cleachdadh airson gnìomhan ionnsachaidh gun stiùireadh leithid lughdachadh meudachd agus ionnsachadh feart. Bidh iad ag obair le bhith a’ cruachadh grunn shreathan de Innealan Boltzmann Cuingealaichte (RBMan), a tha nan lìonraidhean neural dà-fhilleadh a tha comasach air ionnsachadh dàta cuir a-steach ath-chruthachadh.
Tha DBNn gu math buannachdail airson cùisean dàta àrd-mheudach oir is urrainn dhaibh riochdachadh teann agus èifeachdach den in-chur ionnsachadh. Chaidh an cleachdadh airson rud sam bith bho aithneachadh guth gu seòrsachadh dhealbhan gu lorg dhrogaichean.
Mar eisimpleir, chleachd luchd-rannsachaidh DBN gus tuairmse a dhèanamh air dàimh ceangail thagraichean cungaidh-leigheis ris an gabhadair estrogen. Chaidh an DBN a thrèanadh air cruinneachadh de fheartan ceimigeach agus ceanglaichean ceangail, agus bha e comasach dha ro-innse ceart a dhèanamh air dàimh ceangail tagraichean dhrogaichean ùra.
Tha seo a’ soilleireachadh cleachdadh DBNn ann an leasachadh dhrogaichean agus tagraidhean dàta àrd-mheudach eile.
14. Autoencoders
Is e lìonraidhean neural a th’ ann an autoencoders a thathas a’ cleachdadh airson gnìomhan ionnsachaidh gun stiùireadh. Tha iad an dùil an dàta cuir a-steach ath-chruthachadh, a tha a’ ciallachadh gun ionnsaich iad am fiosrachadh a chòdachadh gu riochdachadh teann agus an uairsin a dhì-chòdachadh air ais don chuir-a-steach tùsail.
Tha autoencoders gu math èifeachdach airson teannachadh dàta, toirt air falbh fuaim, agus lorg neo-riaghailteachd. Faodar an cleachdadh cuideachd airson ionnsachadh feart, far a bheil riochdachadh teann an autoencoder air a bhiathadh a-steach do ghnìomh ionnsachaidh fo stiùir.
Beachdaich air autoencoders mar oileanaich a’ gabhail notaichean sa chlas. Bidh an t-oileanach ag èisteachd ris an òraid agus a’ sgrìobhadh sìos na puingean as iomchaidh ann an dòigh pongail agus èifeachdach.
Nas fhaide air adhart, faodaidh an oileanach an leasan a sgrùdadh agus a chuimhneachadh leis na notaichean aca. Air an làimh eile, bidh autoencoder a’ còdachadh an dàta cuir a-steach gu riochdachadh teann a dh’ fhaodar a chleachdadh às deidh sin airson diofar adhbharan leithid lorg neo-riaghailteachd no teannachadh dàta.
15. Innealan Boltzmann cuibhrichte (RBMan)
Tha RBMs (Innealan Boltzmann cuibhrichte) nan seòrsa de lìonra neural ginealach a thathas a’ cleachdadh airson gnìomhan ionnsachaidh gun stiùireadh. Tha iad air an dèanamh suas de shreath fhaicsinneach agus còmhdach falaichte, le neurons anns gach ìre, ceangailte ach chan ann san aon ìre.
Tha RBMn air an trèanadh le bhith a’ cleachdadh dòigh-obrach ris an canar eadar-dhealachadh eadar-dhealaichte, a tha a’ ciallachadh a bhith ag atharrachadh na cuideaman eadar na sreathan faicsinneach agus falaichte gus an ìre as fheàrr a dhèanamh de choltachd an dàta trèanaidh. Faodaidh RBMn dàta ùr a chruthachadh às deidh dhaibh a bhith air an trèanadh le bhith a’ samplachadh bhon sgaoileadh ionnsaichte.
Tha aithneachadh ìomhaigh is cainnt, sìoladh co-obrachail, agus lorg neo-riaghailteachd uile nan tagraidhean a tha air RBMn fhastadh. Chaidh an cleachdadh cuideachd ann an siostaman molaidh gus molaidhean sònraichte a chruthachadh le bhith ag ionnsachadh pàtrain bho ghiùlan luchd-cleachdaidh.
Chaidh RBMn a chleachdadh cuideachd ann an ionnsachadh feart gus riochdachadh teann agus èifeachdach de dhàta àrd-mheudach a chruthachadh.
Leasachaidhean Còmhdaich is Geallta air an Horizon
Tha dòighean ionnsachaidh domhainn, leithid Convolutional Neural Networks (CNNs) agus Recurrent Neural Networks (RNNn), am measg nan dòighean inntleachd fuadain as adhartaiche. Tha CNNn air aithne dhealbhan is claisneachd atharrachadh, agus tha RNNn air adhartas mòr a dhèanamh ann an giullachd cànain nàdarra agus mion-sgrùdadh dàta sreath.
Tha e coltach gum bi an ath cheum ann an mean-fhàs nam modhan sin a’ cuimseachadh air a bhith a’ leasachadh an èifeachdais agus an scalability, a’ leigeil leotha mion-sgrùdadh a dhèanamh air stòran-dàta nas motha agus nas iom-fhillte, a bharrachd air a bhith ag àrdachadh an eadar-mhìneachaidh agus an comas ionnsachadh bho dhàta nach eil cho ainmeil.
Tha comas aig ionnsachadh domhainn adhartas a cheadachadh ann an raointean leithid cùram slàinte, ionmhas, agus siostaman fèin-riaghailteach mar a thèid e air adhart.
Leave a Reply