Teburin Abubuwan Ciki[Boye][Nuna]
- 1. Menene ainihin Ilimi mai zurfi?
- 2. Menene ya bambanta Koyo mai zurfi da Koyan Injin?
- 3. Menene fahimtar ku na yanzu game da hanyoyin sadarwa na jijiyoyi?
- 4. Menene ainihin tsinkaya?
- 5. Menene ainihin hanyar sadarwa mai zurfi?
- 6. Menene ainihin Perceptron Multilayer (MLP)?
- 7. Wane dalili ne ayyukan kunnawa ke takawa a cikin hanyar sadarwa na jijiyoyi?
- 8. Menene Ainihi Ƙarƙashin Ƙasa?
- 9. Menene ainihin Aikin Kuɗi?
- 10. Ta yaya zurfafa hanyoyin sadarwa za su fin waɗanda ba su da zurfi?
- 11. Bayyana yadawa gaba.
- 12. Menene yada baya?
- 13. A cikin mahallin zurfafa ilmantarwa, ta yaya kuke fahimtar yankan gradient?
- 14. Menene Ayyukan Softmax da ReLU?
- 15. Shin za a iya horar da samfurin hanyar sadarwa na jijiyoyi tare da duk ma'aunin nauyi da aka saita zuwa 0?
- 16. Menene ya bambanta zamanin da juzu'i da juzu'i?
- 17. Menene Daidaita Batch da Fitarwa?
- 18. Menene Ya Rarraba Zurwar Hannun Hannun Jiki daga Zuriyar Digiri na Batch?
- 19. Me yasa yake da mahimmanci a haɗa da rashin layi a cikin hanyoyin sadarwar jijiya?
- 20. Menene tensor a zurfafa ilmantarwa?
- 21. Ta yaya zaku zaɓi aikin kunnawa don ƙirar koyo mai zurfi?
- 22. Me kuke nufi da CNN?
- 23. Menene yawancin yadudduka na CNN?
- 24. Menene illar wuce gona da iri, kuma ta yaya za ka guji su?
- 25. A cikin zurfin koyo, menene RNN?
- 26. Siffanta Adam Optimizer
- 27. Deep autoencoders: menene su?
- 28. Menene Ma'anar Tensor a Tensorflow?
- 29. Bayanin jadawali na lissafi
- 30. Generative adversarial networks (GANs): menene su?
- 31. Ta yaya za ku zaɓi adadin neurons da ɓoyayyun yadudduka don haɗawa a cikin hanyar sadarwar jijiyoyi yayin da kuke tsara gine-gine?
- 32. Wadanne nau'ikan cibiyoyin sadarwa ne ake amfani da su ta hanyar zurfafa ilmantarwa?
- Kammalawa
Ilimi mai zurfi ba sabon tunani bane. Cibiyoyin sadarwa na wucin gadi suna aiki azaman tushe ɗaya tilo na rukunin koyon injin wanda aka sani da zurfin koyo.
Zurfafa ilmantarwa kwakwalwar ɗan adam ce, kamar yadda hanyoyin sadarwar jijiyoyi suke, kamar yadda aka halicce su don yin koyi da kwakwalwar ɗan adam.
Akwai wannan na ɗan lokaci. A kwanakin nan, kowa yana magana game da shi tunda ba mu da kusan ikon sarrafawa ko bayanai kamar yadda muke da shi yanzu.
A cikin shekaru 20 da suka gabata, zurfafa ilmantarwa da koyan na'ura sun samo asali ne sakamakon gagarumin haɓakar ƙarfin sarrafawa.
Domin taimaka muku shirya don kowane tambayoyin da zaku iya fuskanta lokacin neman aikin mafarkinku, wannan post ɗin zai jagorance ku ta hanyar tambayoyi masu zurfi na koyo, kama daga mai sauƙi zuwa rikitarwa.
1. Menene ainihin Ilimi mai zurfi?
Idan kana halartar a zurfin ilmantarwa hira, babu shakka kun fahimci menene zurfin ilmantarwa. Mai tambayoyin, duk da haka, yana tsammanin za ku ba da cikakken amsa tare da wani kwatanci don amsa wannan tambayar.
Domin horarwa neural networks don ilmantarwa mai zurfi, dole ne a yi amfani da adadi mai yawa na tsararru ko bayanan da ba a tsara su ba. Don nemo alamu da halaye na ɓoye, yana yin matakai masu rikitarwa (misali, bambanta hoton cat daga na kare).
2. Menene ya bambanta Koyo mai zurfi da Koyan Injin?
A matsayin reshe na basirar wucin gadi da aka sani da koyan injin, muna horar da kwamfutoci ta amfani da bayanai da dabarun ƙididdiga da algorithm don su sami ci gaba cikin lokaci.
A matsayin wani bangare na injin inji, zurfin ilmantarwa yana kwaikwayon tsarin gine-ginen cibiyar sadarwa na jijiyar da aka gani a cikin kwakwalwar mutum.
3. Menene fahimtar ku na yanzu game da hanyoyin sadarwa na jijiyoyi?
Tsarukan wucin gadi da aka sani da cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi sun yi kama da hanyoyin sadarwa na jijiyoyi da aka samu a jikin mutum sosai.
Yin amfani da dabarar da ta yi kama da yadda kwakwalwa na mutum ayyuka, cibiyar sadarwa na jijiyoyi tarin algorithms ne da ke nufin gano alaƙar da ke cikin wani yanki na bayanai.
Waɗannan tsarin suna samun takamaiman ilimin ɗawainiya ta hanyar fallasa kansu zuwa kewayon bayanan bayanai da misalai, maimakon bin kowace ƙayyadaddun ƙayyadaddun ƙa'idodi.
Manufar ita ce, maimakon samun fahimtar da aka riga aka tsara game da waɗannan bayanan, tsarin yana koyon bambance-bambancen halaye daga bayanan da ake ciyar da shi.
Rukunin hanyoyin sadarwa guda uku waɗanda aka fi amfani da su a cikin Neural Networks sune kamar haka:
- Layer shigarwa
- Hidden Layer
- Fitar Layer
4. Menene ainihin tsinkaya?
Neuron nazarin halittu da aka samu a cikin kwakwalwar ɗan adam yana kama da na ɗan adam. Ana karɓar bayanai da yawa ta hanyar perceptron, wanda ke yin sauye-sauye da ayyuka da yawa kuma yana samar da fitarwa.
Ana amfani da samfurin layi na layi da ake kira perceptron a cikin rarrabuwa na binary. Yana kwaikwaya neuron tare da abubuwa iri-iri, kowanne yana da nau'i daban-daban.
Neuron yana lissafin aiki ta amfani da waɗannan ma'auni masu nauyi kuma yana fitar da sakamakon.
5. Menene ainihin hanyar sadarwa mai zurfi?
Cibiyar sadarwa mai zurfi ita ce cibiyar sadarwa ta wucin gadi (ANN) tare da yadudduka da yawa tsakanin shigarwa da matakan fitarwa (DNN).
Cibiyoyin hanyoyin sadarwa masu zurfi sune zurfafan gine-ginen jijiyoyi. Kalmar "zurfi" tana nufin ayyuka tare da matakai da yawa da raka'a a cikin Layer guda. Za a iya ƙirƙira ingantattun samfura ta hanyar ƙara manyan yadudduka don ɗaukar manyan matakan ƙira.
6. Menene ainihin Perceptron Multilayer (MLP)?
Abubuwan shigarwa, ɓoye, da matakan fitarwa suna nan a cikin MLPs, kamar a cikin cibiyoyin sadarwa. An gina shi daidai da perceptron mai Layer Layer tare da ɗaya ko fiye da ɓoye yadudduka.
Fitowar binary na perceptron Layer guda ɗaya kawai zai iya rarraba azuzuwan masu raba layi (0,1), yayin da MLP na iya rarraba azuzuwan marasa kan layi.
7. Wane dalili ne ayyukan kunnawa ke takawa a cikin hanyar sadarwa na jijiyoyi?
Ayyukan kunnawa yana ƙayyade ko yakamata neuron ya kunna ko a'a a matakin mafi mahimmanci. Duk wani aikin kunnawa zai iya karɓar jimlar ma'auni na abubuwan shigarwa da son zuciya azaman shigarwa. Ayyukan kunnawa sun haɗa da aikin mataki, Sigmoid, ReLU, Tanh, da Softmax.
8. Menene Ainihi Ƙarƙashin Ƙasa?
Hanya mafi kyau don rage aikin farashi ko kuskure shine saukowa a hankali. Neman ƙaramin aiki na gida-duniya shine makasudin. Wannan yana ƙayyade hanyar da samfurin ya kamata ya bi don rage kuskure.
9. Menene ainihin Aikin Kuɗi?
Aikin farashi shine ma'auni don tantance yadda ƙirar ku ke aiki; wani lokaci ana kiransa da “asara” ko “kuskure”. A lokacin yaɗa baya, ana amfani da shi don ƙididdige kuskuren abin fitarwa.
Muna amfani da wannan rashin daidaito don haɓaka hanyoyin horo na cibiyar sadarwar jijiyoyi ta hanyar tura ta baya ta hanyar hanyar sadarwa.
10. Ta yaya zurfafa hanyoyin sadarwa za su fin waɗanda ba su da zurfi?
Ana ƙara ɓoyayyun yadudduka zuwa cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi baya ga shigarwa da matakan fitarwa. Tsakanin shigar da yadudduka na fitarwa, cibiyoyin sadarwar jijiyoyi marasa zurfi suna amfani da rufin ɓoye guda ɗaya, yayin da hanyoyin sadarwa masu zurfi suna amfani da matakai masu yawa.
Cibiyar sadarwa mara zurfi tana buƙatar sigogi da yawa don samun damar dacewa da kowane aiki. Cibiyoyin sadarwa masu zurfi suna iya dacewa da ayyuka mafi kyau koda tare da ƙaramin adadin sigogi tunda sun haɗa da yadudduka da yawa.
Yanzu an fi son hanyoyin sadarwa masu zurfi saboda iyawarsu wajen aiki tare da kowane nau'in ƙirar bayanai, walau na magana ko tantance hoto.
11. Bayyana yadawa gaba.
Ana watsa abubuwan shigarwa tare da ma'auni zuwa ma'aunin da aka binne a cikin tsarin da aka sani da watsawa.
Ana ƙididdige fitowar aikin kunnawa a cikin kowane Layer da aka binne kafin sarrafawa ya ci gaba zuwa Layer mai zuwa.
Tsarin yana farawa daga layin shigarwa kuma yana ci gaba zuwa ƙarshen fitarwa na ƙarshe, don haka sunan gaba.
12. Menene yada baya?
Lokacin da aka daidaita ma'auni da ƙima a cikin hanyar sadarwar jijiyoyi, ana amfani da bayanan baya don rage aikin farashi ta hanyar lura da yadda ƙimar ta canza.
Fahimtar gradient a kowane ɓoye yana sa ƙididdige wannan sauyi mai sauƙi.
Tsarin, wanda aka sani da bayanan baya, yana farawa daga layin fitarwa kuma yana motsawa baya zuwa yaduddukan shigarwa.
13. A cikin mahallin zurfafa ilmantarwa, ta yaya kuke fahimtar yankan gradient?
Gradient Clipping wata hanya ce don warware matsalar fashewar gradients da ke tasowa yayin haɓakawa (yanayin da manyan gradients ɗin da ba daidai ba suke taru akan lokaci, yana haifar da gyare-gyare masu mahimmanci ga ma'aunin ƙirar hanyar sadarwa na jijiyoyi yayin horo).
Fashe gradients al'amari ne da ke tasowa lokacin da gradients suka yi girma yayin horo, wanda ke sa samfurin ya kasance maras tabbas. Idan gradient ya ketare kewayon da ake sa ran, ana tura ma'auni-da-bangare zuwa ƙayyadadden ƙima ko matsakaicin ƙima.
Yanke gradient yana haɓaka daidaiton lambobi na cibiyar sadarwa na jijiyoyi yayin horo, amma yana da ɗan tasiri akan aikin ƙirar.
14. Menene Ayyukan Softmax da ReLU?
Ayyukan kunnawa da ake kira Softmax yana samar da fitarwa a cikin kewayon tsakanin 0 da 1. Kowane fitarwa yana rarraba ta yadda adadin duk abubuwan da aka fitar ya zama ɗaya. Don matakan fitarwa, Softmax yana yawan aiki.
Sashin layi na Gyaran Gyara, wani lokaci ana kiransa ReLU, shine aikin kunnawa da aka fi amfani dashi. Idan X yana da inganci, yana fitar da X, in ba haka ba yana fitar da sifili. Ana amfani da ReLU akai-akai akan yadudduka da aka binne.
15. Shin za a iya horar da samfurin hanyar sadarwa na jijiyoyi tare da duk ma'aunin nauyi da aka saita zuwa 0?
Cibiyar sadarwa ta jijiyoyi ba za ta taɓa koyon kammala aikin da aka bayar ba, don haka ba zai yiwu a horar da abin ƙira ta hanyar ƙaddamar da duk ma'aunin nauyi zuwa 0 ba.
Abubuwan da aka samo asali za su kasance iri ɗaya ga kowane nauyi a cikin W [1] idan an ƙaddamar da duk ma'aunin nauyi zuwa sifili, wanda zai haifar da neurons suna koyon fasali iri ɗaya akai-akai.
Ba wai kawai ƙaddamar da ma'aunin nauyi zuwa 0 ba, amma ga kowane nau'i na akai-akai yana iya haifar da sakamako mara kyau.
16. Menene ya bambanta zamanin da juzu'i da juzu'i?
Daban-daban nau'o'in sarrafa bayanai da kuma dabarun zuriya sun haɗa da tsari, jujjuyawa, da zamani. Epoch ya ƙunshi sau ɗaya ta hanyar hanyar sadarwa na jijiyoyi tare da cikakken saitin bayanai, duka gaba da baya.
Domin samar da ingantaccen sakamako, ana yawan wucewar saitin bayanan sau da yawa tunda ya yi girma da yawa ba zai iya wucewa cikin gwaji ɗaya ba.
Wannan al'ada ta maimaita gudanar da ƙaramin adadin bayanai ta hanyar hanyar sadarwa na jijiyoyi ana kiranta da maimaitawa. Don tabbatar da cewa bayanan da aka saita sun sami nasarar ratsa hanyoyin sadarwa na jijiyoyi, ana iya raba shi zuwa nau'i-nau'i da yawa, wanda aka sani da batching.
Dangane da girman tarin bayanai, duk hanyoyin guda uku-epoch, iteration, da batch size — su ne ainihin hanyoyin amfani da Gradient zuriyar algorithm.
17. Menene Daidaita Batch da Fitarwa?
Fitarwa yana hana wuce gona da iri ta hanyar cire sassan cibiyar sadarwa na bayyane da boye (yawanci faduwa kashi 20 na nodes). Yana ninka adadin maimaitawar da ake buƙata don samun haɗin yanar gizon.
Ta hanyar daidaita abubuwan da ke cikin kowane Layer don samun madaidaicin kunna fitarwa na sifili da daidaitaccen karkatacciyar ɗaya, daidaitawar tsari dabara ce don haɓaka aiki da kwanciyar hankali na cibiyoyin sadarwa.
18. Menene Ya Rarraba Zurwar Hannun Hannun Jiki daga Zuriyar Digiri na Batch?
Rukunin Ƙarƙashin Ƙaƙwalwa:
- Ana amfani da cikakken saitin bayanai don gina gradient don ƙirar tsari.
- Babban adadin bayanai da ma'auni masu ɗaukaka sannu a hankali suna yin wahalar haɗuwa.
Zuriyar Gradient Stochastic:
- Ƙwararren ƙwanƙwasa yana amfani da samfurin guda ɗaya don ƙididdige gradient.
- Saboda yawan sauye-sauyen nauyi akai-akai, yana haɗuwa da sauri fiye da gradient ɗin tsari.
19. Me yasa yake da mahimmanci a haɗa da rashin layi a cikin hanyoyin sadarwar jijiya?
Komai yadudduka nawa ne, hanyar sadarwa ta jijiyoyi za ta kasance kamar tauraro idan babu saɓon da ba na layi ba, yana sa fitarwa ta dogara da abin da aka shigar.
Don sanya shi wata hanya, hanyar sadarwa ta jijiyoyi tare da n yadudduka da m ɓoyayyun raka'a da ayyukan kunnawa madaidaiciya daidai yake da hanyar sadarwa ta jijiyoyi ba tare da ɓoyayyun yadudduka ba kuma tare da ikon gano iyakokin rabewar layi kaɗai.
Ba tare da madaidaicin layi ba, hanyar sadarwar jijiyoyi ba ta iya magance matsaloli masu rikitarwa da rarraba shigarwar daidai.
20. Menene tensor a zurfafa ilmantarwa?
Tsari mai girma da yawa da aka sani da tensor yana aiki azaman gamammen matrices da vectors. Yana da mahimmancin tsarin bayanai don zurfin koyo. Ana amfani da tsararrun nau'ikan bayanai masu girma dabam don wakiltar tenors.
Kowane bangare na tensor yana da nau'in bayanai iri ɗaya, kuma wannan nau'in bayanan koyaushe sananne ne. Yana yiwuwa wani yanki ne kawai na siffar-wato, girman girman da girman kowannensu—an san shi.
A cikin yanayi lokacin da aka san abubuwan da aka shigar gabaɗaya, yawancin ayyuka suna samar da cikakkun sanantattun tenors; a wasu lokuta, nau'in tensor kawai za'a iya kafa shi yayin aiwatar da zane.
21. Ta yaya zaku zaɓi aikin kunnawa don ƙirar koyo mai zurfi?
- Yana da ma'ana a yi amfani da aikin kunnawa linzamin kwamfuta idan sakamakon da ya kamata a jira shi ne ainihin.
- Ya kamata a yi amfani da aikin Sigmoid idan fitarwar da za a yi hasashen yuwuwar ajin binary ce.
- Za a iya amfani da aikin Tanh idan abin da aka tsara ya ƙunshi nau'i biyu.
- Saboda sauƙin lissafin sa, aikin ReLU yana aiki a cikin yanayi da yawa.
22. Me kuke nufi da CNN?
Cibiyoyin sadarwar jijiyoyi masu zurfi waɗanda suka ƙware wajen kimanta hotuna na gani sun haɗa da hanyoyin sadarwa na jijiyoyi (CNN, ko ConvNet). Anan, maimakon a cikin cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi inda vector ke wakiltar shigarwar, shigarwar hoto ce mai yawan tashoshi.
Multilayer perceptrons ana amfani da su ta hanya ta musamman ta CNNs waɗanda ke buƙatar aiwatarwa kaɗan kaɗan.
23. Menene yawancin yadudduka na CNN?
Layer Convolutional Layer: Babban Layer shine Layer na juyi, wanda ke da nau'ikan tacewa iri-iri da kuma filin karɓuwa. Wannan Layer na farko yana ɗaukar bayanan shigarwa kuma yana fitar da halayensa.
Layer ReLU: Ta hanyar sanya cibiyoyin sadarwa marasa layi, wannan Layer yana juya pixels mara kyau zuwa sifili.
Layer na ruwa: Ta hanyar rage aiki da saitunan cibiyar sadarwa, Layer ɗin a hankali yana rage girman sararin wakilci. Max pooling shine mafi amfani da hanyar haɗawa.
24. Menene illar wuce gona da iri, kuma ta yaya za ka guji su?
Wannan ana kiransa da wuce gona da iri lokacin da abin ƙira ya koyi ɓarna da hayaniya a cikin bayanan horo har ya yi mummunan tasiri ga amfani da samfurin na sabbin bayanai.
Yana da yuwuwar faruwa tare da ƙira marasa kan layi waɗanda suka fi dacewa yayin koyon aikin manufa. Ana iya horar da ƙirar don gano motoci da manyan motoci, amma yana iya iya gano motocin da ke da takamaiman akwati.
Ganin cewa an horar da ita a kan nau'in mota guda ɗaya kawai, mai yiwuwa ba za ta iya gano motar da ke kwance ba. A kan bayanan horo, samfurin yana aiki da kyau, amma ba a cikin ainihin duniya ba.
Samfurin da bai dace ba yana nufin wanda ba a isa ya horar da bayanai ba ko kuma ya iya gamawa zuwa sabbin bayanai. Wannan sau da yawa yana faruwa lokacin da ake horar da samfurin tare da rashin isassun bayanai ko kuskure.
Daidaituwa da aiki duka sun lalace ta hanyar rashin dacewa.
Sake samfurin bayanai don kimanta daidaiton ƙima (K-fold cross-validation) da amfani da saitin ingantaccen bayanai don tantance ƙirar hanyoyi biyu ne don guje wa wuce gona da iri.
25. A cikin zurfin koyo, menene RNN?
Cibiyoyin hanyoyin sadarwa na yau da kullun (RNNs), nau'ikan cibiyoyin sadarwa na wucin gadi na wucin gadi, suna tafiya ta hanyar gajeriyar RNN. Ana amfani da su don aiwatar da kwayoyin halitta, rubutun hannu, rubutu, da jerin bayanai, da dai sauransu. Don horon da ake buƙata, RNNs suna amfani da aikin ba da baya.
26. Siffanta Adam Optimizer
Adam optimizer, wanda kuma aka sani da saurin daidaitawa, wata dabara ce ta ingantawa da aka ƙera don ɗaukar yanayi masu hayaniya tare da ƙananan gradients.
Baya ga samar da sabuntawar kowane siga don saurin haɗuwa, Adam optimizer yana haɓaka haɗuwa ta hanyar ƙwaƙƙwalwa, yana tabbatar da cewa ƙirar ba ta zama tarko a wurin sirdi ba.
27. Deep autoencoders: menene su?
Deep autoencoder shine sunan gama gari don cibiyoyin sadarwa masu zurfin imani mai ma'ana guda biyu waɗanda gabaɗaya sun haɗa da yadudduka mara zurfi huɗu ko biyar don rufaffen rabin hanyar sadarwar da wani saitin yadudduka huɗu ko biyar don ƙaddamar da rabin.
Waɗannan yadudduka sun zama tushen tushen hanyoyin sadarwa masu zurfi kuma injinan Boltzmann sun takura su. Bayan kowane RBM, mai zurfin autoencoder yana amfani da canje-canje na binary zuwa MNIST na bayanai.
Hakanan za'a iya amfani da su a cikin wasu bayanan bayanai inda Gaussian gyare-gyare za a fi son RBM.
28. Menene Ma'anar Tensor a Tensorflow?
Wannan wata tambaya ce mai zurfi ta ilmantarwa wacce ake yi akai-akai. Tensor ra'ayi ne na lissafi wanda aka gani a matsayin manyan jeri-jeri.
Tensors sune waɗannan tsararrun bayanai waɗanda aka bayar azaman shigarwa zuwa cibiyar sadarwar jijiya kuma suna da girma da matsayi daban-daban.
29. Bayanin jadawali na lissafi
Tushen TensorFlow shine ginin jadawali na lissafi. Kowane kumburi yana aiki a cikin hanyar sadarwa na nodes, inda nodes ke tsayawa don ayyukan lissafi da gefuna don tenors.
Wani lokaci ana kiransa da "DataFlow Graph" tunda bayanai suna gudana cikin siffar jadawali.
30. Generative adversarial networks (GANs): menene su?
A cikin Zurfafa Learning, ana aiwatar da ƙirar ƙira ta amfani da hanyoyin sadarwa na gaba. Ayyukan da ba a kula da su ba ne inda aka samar da sakamakon ta hanyar gano alamu a cikin bayanan shigarwa.
Ana amfani da mai ba da bambanci don rarraba abubuwan da janareta ya samar, yayin da ake amfani da janareta don samar da sabbin misalai.
31. Ta yaya za ku zaɓi adadin neurons da ɓoyayyun yadudduka don haɗawa a cikin hanyar sadarwar jijiyoyi yayin da kuke tsara gine-gine?
Idan aka ba da ƙalubalen kasuwanci, ainihin adadin neurons da ɓoyayyun yadudduka da ake buƙata don gina gine-ginen cibiyar sadarwar jijiyoyi ba za a iya ƙaddara ta kowane ƙa'idodi masu ƙarfi da sauri ba.
A cikin hanyar sadarwa na jijiyoyi, girman ɓoyayyen ɓoyayyen ya kamata ya faɗi wani wuri a tsakiyar girman shigar da matakan fitarwa.
Farawa kan ƙirƙirar ƙirar hanyar sadarwa na jijiyoyi za a iya cimma ta cikin ƴan hanyoyi madaidaiciya, kodayake:
Farawa da wasu ƙayyadaddun gwaje-gwaje na yau da kullun don ganin abin da zai yi mafi kyau ga kowane takamaiman saitin bayanai dangane da gogewar da ta gabata tare da cibiyoyin sadarwa na jijiyoyi a cikin saitunan duniya iri ɗaya ita ce hanya mafi kyau don tunkarar kowane ƙalubalen ƙirar ƙira ta gaske ta duniya.
Za'a iya zaɓar saitin hanyar sadarwa bisa ga sanin mutum game da yankin batun da kuma ƙwarewar hanyar sadarwa na gaba. Lokacin tantance saitin hanyar sadarwa na jijiyoyi, adadin yadudduka da ƙwayoyin jijiya da aka yi amfani da su akan matsalolin da ke da alaƙa wuri ne mai kyau don farawa.
Ya kamata a ƙara rikiɗewar hanyar sadarwa ta jijiyoyi a hankali bisa la'akari da fitarwa da daidaito, farawa da ƙirar hanyar sadarwa mai sauƙi.
32. Wadanne nau'ikan cibiyoyin sadarwa ne ake amfani da su ta hanyar zurfafa ilmantarwa?
- A cikin tsarin koyan na'ura da ake kira ƙarfafa ilmantarwa, ƙirar tana aiki don haɓaka ra'ayin tarawa, kamar dai yadda abubuwa masu rai suke yi.
- Wasanni da motocin tuƙi duk an bayyana su a matsayin matsalolin da suka shafi ƙarfafa ilmantarwa.
- Ana amfani da allon azaman shigarwa idan matsalar da za a wakilta wasa ce. Domin samar da fitarwa don matakai na gaba, algorithm ɗin yana ɗaukar pixels azaman shigarwa kuma yana sarrafa su ta yawancin yadudduka na hanyoyin sadarwa na juzu'i.
- Sakamakon ayyukan samfurin, ko dai mai kyau ko mara kyau, yana aiki azaman ƙarfafawa.
Kammalawa
Ilmantarwa mai zurfi ya tashi cikin shahara cikin shekaru, tare da aikace-aikace a kusan kowane yanki na masana'antu.
Kamfanoni suna ƙara neman ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun ƙwararrun waɗanda za su iya ƙirƙira samfuran da ke kwaikwayi halayen ɗan adam ta amfani da zurfin koyo da hanyoyin koyon injin.
’Yan takarar da suka haɓaka saitin fasaharsu da kuma kula da iliminsu na waɗannan fasahohin zamani na iya samun damammakin aiki da dama tare da lada mai kyau.
Kuna iya farawa da tambayoyin yanzu da kun fahimci yadda ake amsa wasu tambayoyin tambayoyin zurfin ilmantarwa da ake nema. Ɗauki mataki na gaba dangane da manufofin ku.
Ziyarci Hashdork's Jerin Tambayoyi don shirya tambayoyi.
Leave a Reply