Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
- 1. Wat ass genau Deep Learning?
- 2. Wat ënnerscheet Deep Learning vum Machine Learning?
- 3. Wat sinn Är aktuell Verständnis vun neurale Netzwierker?
- 4. Wat ass genee e Perceptron?
- 5. Wat ass genee en déif neural Netzwierk?
- 6. Wat ass genau e Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Wéi eng Zweck spillen Aktivéierungsfunktiounen an engem neurale Netzwierk?
- 8. Wat ass genau Gradient Descent?
- 9. Wat ass genau d'Käschte Funktioun?
- 10. Wéi kënnen déif Netzwierker iwwerflächeg sinn?
- 11. Beschreiwen Forward Verbreedung.
- 12. Wat ass Réckpropagatioun?
- 13. Am Kontext vum Deep Learning, wéi versteet Dir Gradient Clipping?
- 14. Wat sinn d'Softmax a ReLU Funktiounen?
- 15. Kann en neuralt Netzwierkmodell mat all de Gewiichter op 0 trainéiert ginn?
- 16. Wat ënnerscheet eng Epoch vun enger Batch an enger Iteratioun?
- 17. Wat sinn Batch Normaliséierung an Ausfall?
- 18. Wat trennt Stochastic Gradient Descent vun Batch Gradient Descent?
- 19. Firwat ass et entscheedend Net-Linearitéiten an neural Netzwierker opzehuelen?
- 20. Wat ass en Tensor am Deep Learning?
- 21. Wéi géift Dir d'Aktivéierungsfunktioun fir en Deep Learning Modell wielen?
- 22. Wat mengt Dir mat CNN?
- 23. Wat sinn déi vill CNN Schichten?
- 24. Wat sinn d'Effekter vun Iwwer- an Ënnerfitting, a wéi kënnt Dir se vermeiden?
- 25. Am Deep Learning, wat ass en RNN?
- 26. Beschreift den Adam Optimizer
- 27. Deep autoencoders: wat sinn se?
- 28. Wat heescht Tensor am Tensorflow?
- 29. Eng Erklärung vun engem computational Grafik
- 30. Generative adversarial Netzwierker (GANs): wat sinn se?
- 31. Wéi wäert Dir d'Zuel vun Neuronen a verstoppte Schichten auswielen fir am neuralen Netz ze enthalen wéi Dir d'Architektur designt?
- 32. Wéi eng Zort neural Netzwierker ginn duerch déif Verstäerkung Léieren beschäftegt?
- Konklusioun
Deep Learning ass keng fuschneie Iddi. Kënschtlech neural Netzwierker déngen als eenzeg Fundament vun der Maschinnléieren-Subset bekannt als Deep Learning.
Deep Learning ass eng mënschlech Gehirmimik, sou wéi neural Netzwierker sinn, well se erstallt goufen fir de mënschleche Gehir ze imitéieren.
Et gouf dëst fir eng Zäit. Hautdesdaags schwätzt jidderee doriwwer well mir net sou vill Veraarbechtungskraaft oder Daten hunn wéi elo.
An de leschten 20 Joer sinn déif Léieren a Maschinnléieren entstanen als Resultat vun der dramatescher Erhéijung vun der Veraarbechtungskapazitéit.
Fir Iech ze hëllefen Iech op all Ufroe virzebereeden, déi Dir kéint konfrontéieren wann Dir no Ärem Dramjob sicht, wäert dëse Post Iech duerch eng Zuel vun Deep-Learning Interview Froen féieren, rangéiert vun einfach bis komplizéiert.
1. Wat ass genau Deep Learning?
Wann Dir op a ze léieren Interview, Dir verstitt ouni Zweifel wat déif Léieren ass. Den Interviewer erwaart Iech awer eng detailléiert Äntwert zesumme mat enger Illustratioun als Äntwert op dës Fro.
Fir ze trainéieren neural Netzwierker fir déif Léieren, bedeitend Quantitéiten un organiséiert oder onstrukturéiert Donnéeën musse benotzt ginn. Fir verstoppte Musteren a Charakteristiken ze fannen, mécht et komplizéiert Prozeduren (zum Beispill d'Bild vun enger Kaz vun deem vun engem Hond z'ënnerscheeden).
2. Wat ënnerscheet Deep Learning vum Machine Learning?
Als Zweig vu kënschtlecher Intelligenz bekannt als Maschinnléieren, trainéiere mir Computeren mat Daten a statisteschen an algorithmesche Techniken, fir datt se mat der Zäit besser ginn.
Als Aspekt vun Maschinn léieren, Deep Learning imitéiert déi neural Netzwierkarchitektur déi am mënschleche Gehir gesi gëtt.
3. Wat sinn Är aktuell Verständnis vun neurale Netzwierker?
Kënschtlech Systemer bekannt als neural Netzwierker ähnelen déi organesch neural Netzwierker déi am mënschleche Kierper ganz enk fonnt ginn.
Benotzt eng Technik déi gläicht wéi de mënschlecht Gehir Fonctiounen, en neuralt Netzwierk ass eng Sammlung vun Algorithmen déi zielt fir ënnerierdesch Korrelatiounen an engem Stéck Daten z'identifizéieren.
Dës Systemer kréien Aufgab-spezifesch Wëssen andeems se sech op eng Rei vun Datesätz a Beispiller aussetzen, anstatt all Aufgab-spezifesch Reegelen ze verfollegen.
D'Iddi ass datt amplaz e virprogramméierte Verständnis vun dësen Datesätz ze hunn, de System léiert d'Charakteristiken z'ënnerscheeden vun den Daten déi se gefiddert ginn.
Déi dräi Netzwierkschichten déi am meeschten an Neural Netzwierker benotzt ginn sinn wéi follegt:
- Input Layer
- Verstoppt Layer
- Ausgangsschicht
4. Wat ass genee e Perceptron?
De biologesche Neuron, deen am mënschleche Gehir fonnt gëtt, ass vergläichbar mat engem Perceptron. Multiple Input gi vum Perceptron kritt, deen dann vill Transformatiounen a Funktiounen ausféiert an en Ausgang produzéiert.
E linearem Modell genannt Perceptron gëtt a binärer Klassifikatioun benotzt. Et simuléiert en Neuron mat enger Vielfalt vun Inputen, jidderee mat engem anere Gewiicht.
Den Neuron berechent eng Funktioun mat dëse gewiichten Inputen an leet d'Resultater aus.
5. Wat ass genee en déif neural Netzwierk?
En déif neuralt Netzwierk ass e kënschtlecht neuralt Netzwierk (ANN) mat verschiddene Schichten tëscht den Input an Output Schichten (DNN).
Déif neural Netzwierker sinn déif Architektur neural Netzwierker. D'Wuert "déif" bezitt sech op Funktiounen mat ville Niveauen an Eenheeten an enger eenzeger Schicht. Méi genee Modeller kënnen erstallt ginn andeems méi a méi grouss Schichten bäigefüügt ginn fir méi Niveaue vu Mustere festzehalen.
6. Wat ass genau e Multilayer Perceptron (MLP)?
Input, verstoppt, an Output Schichten sinn an MLPs präsent, sou wéi an neurale Netzwierker. Et ass ähnlech wéi en Eenschichte Perceptron mat enger oder méi verstoppte Schichten gebaut.
De binäre Output vun engem eenzege Schicht Perceptron kann nëmme linear trennbar Klassen kategoriséieren (0,1), wärend MLP netlinear Klassen klassifizéiere kann.
7. Wéi eng Zweck spillen Aktivéierungsfunktiounen an engem neurale Netzwierk?
Eng Aktivéierungsfunktioun bestëmmt ob en Neuron um fundamentalsten Niveau soll aktivéieren oder net. All Aktivéierungsfunktioun kann déi gewiicht Zomm vun den Inputen plus Bias als Input akzeptéieren. Aktivéierungsfunktiounen enthalen d'Schrëttfunktioun, de Sigmoid, de ReLU, den Tanh, an de Softmax.
8. Wat ass genau Gradient Descent?
Déi bescht Approche fir eng Käschtefunktioun oder e Feeler ze minimiséieren ass Gradient Ofstamung. Eng lokal-global Minima vun enger Funktioun ze fannen ass d'Zil. Dëst spezifizéiert de Wee dee Modell soll verfollegen fir Feeler ze minimiséieren.
9. Wat ass genau d'Käschte Funktioun?
D'Käschtefunktioun ass eng Metrik fir ze bewäerten wéi gutt Äre Modell funktionnéiert; et ass heiansdo als "Verloscht" oder "Feeler" bekannt. Wärend der Réckpropagatioun gëtt et benotzt fir de Feeler vun der Ausgangsschicht ze berechnen.
Mir exploitéieren dës Ongenauegkeet fir d'Trainingsprozesser vum neurale Netzwierk weiderzebréngen andeems se et duerch dat neuralt Netzwierk zréckdrécken.
10. Wéi kënnen déif Netzwierker iwwerflächeg sinn?
Verstoppte Schichten ginn an neural Netzwierker zousätzlech zu Input- an Outputschichten bäigefüügt. Tëscht den Input- an Ausgangsschichten benotze flaach neural Netzwierker eng eenzeg verstoppt Schicht, wärend déif neural Netzwierker vill Niveauen benotzen.
E flaache Netzwierk erfuerdert verschidde Parameteren fir an all Funktioun ze passen. Déif Netzwierker kënne Funktiounen besser passen och mat enger klenger Unzuel u Parameteren well se verschidde Schichten enthalen.
Déif Netzwierker ginn elo bevorzugt wéinst hirer Villsäitegkeet bei der Aarbecht mat all Typ vun Datemodelléierung, egal ob et fir Ried oder Bilderkennung ass.
11. Beschreiwen Forward Verbreedung.
D'Inputen ginn zesumme mat Gewiichter op déi begruewe Schicht iwwerdroen an engem Prozess bekannt als Ausbreedungsverbreedung.
D'Ausgab vun der Aktivéierungsfunktioun gëtt an all begruewe Schicht berechent ier d'Veraarbechtung op déi folgend Schicht weidergoe kann.
De Prozess fänkt un der Inputschicht un a geet weider op déi ultimativ Ausgangsschicht, also den Numm Forward Verbreedung.
12. Wat ass Réckpropagatioun?
Wann Gewiichter a Biases am neurale Netzwierk ugepasst ginn, gëtt d'Réckpropagatioun benotzt fir d'Käschtefunktioun ze reduzéieren andeems Dir fir d'éischt beobachtet wéi de Wäert ännert.
Den Gradient an all verstoppte Schicht ze verstoen mécht dës Ännerung einfach ze berechnen.
De Prozess, bekannt als Réckpropagatioun, fänkt un der Ausgangsschicht un a bewegt sech zréck op d'Inputschichten.
13. Am Kontext vum Deep Learning, wéi versteet Dir Gradient Clipping?
Gradient Clipping ass eng Method fir d'Thema vun explodéierende Gradienten ze léisen déi wärend der Réckpropagatioun entstinn (eng Bedingung an där bedeitend falsch Gradienten iwwer Zäit accumuléieren, wat zu bedeitende Upassunge vun den neuralen Netzwierkmodellgewichte während Training féiert).
Explodéierend Gradienten ass en Thema dat entsteet wann d'Gradiente während Training ze grouss ginn, wat de Modell onbestänneg mécht. Wann de Gradient de erwuessene Beräich iwwerschratt ass, ginn d'Gradientwäerter Element-vun-Element op e virdefinéierte Minimum oder Maximumwäert gedréckt.
Gradient Clipping verbessert d'numeresch Stabilitéit vun engem neurale Netzwierk wärend Training, awer et huet minimalen Impakt op d'Leeschtung vum Modell.
14. Wat sinn d'Softmax a ReLU Funktiounen?
Eng Aktivéierungsfunktioun genannt Softmax produzéiert en Ausgang am Beräich tëscht 0 an 1. All Ausgang gëtt opgedeelt sou datt d'Zomm vun allen Ausgängen een ass. Fir Ausgangsschichten gëtt Softmax dacks benotzt.
Rectified Linear Unit, heiansdo bekannt als ReLU, ass déi meescht benotzt Aktivéierungsfunktioun. Wann X positiv ass, gëtt et X eraus, soss gëtt et Nullen. ReLU gëtt regelméisseg op begruewe Schichten applizéiert.
15. Kann en neuralt Netzwierkmodell mat all de Gewiichter op 0 trainéiert ginn?
Den neurale Netzwierk léiert ni eng bestëmmten Aarbecht ofzeschléissen, dofir ass et net méiglech e Modell ze trainéieren andeems Dir all d'Gewichte op 0 initialiséiert.
D'Derivate wäerten d'selwecht bleiwen fir all Gewiicht am W [1] wann all Gewiichter op Null initialiséiert ginn, wat zu Neuronen resultéiert déi selwecht Features iterativ léieren.
Net einfach d'Gewiichter op 0 initialiséieren, awer op all Form vu konstante wäert méiglecherweis zu engem subparesche Resultat resultéieren.
16. Wat ënnerscheet eng Epoch vun enger Batch an enger Iteratioun?
Verschidde Forme vu Veraarbechtungsdatesätz a Gradient Ofstamungstechniken enthalen Batch, Iteratioun an Epoch. Epoch involvéiert eemol duerch en neuralt Netzwierk mat engem vollen Dataset, souwuel no vir wéi no hannen.
Fir zouverlässeg Resultater ze liwweren, gëtt den Dataset dacks e puer Mol passéiert well se ze grouss ass fir an engem eenzegen Versuch ze passéieren.
Dës Praxis fir ëmmer erëm eng kleng Quantitéit vun Daten duerch en neuralt Netzwierk ze lafen gëtt als Iteratioun bezeechent. Fir ze garantéieren datt den Dateset erfollegräich d'neural Netzwierker duerchkreest, kann et an eng Zuel vu Chargen oder Subsets opgedeelt ginn, wat als Batching bekannt ass.
Ofhängeg vun der Datesammlungsgréisst, sinn all dräi Methoden - Epoch, Iteratioun a Batchgréisst - wesentlech Weeër fir Gradient Ofstamung Algorithmus.
17. Wat sinn Batch Normaliséierung an Ausfall?
Dropout verhënnert d'Daten Iwwerfitting andeems se siichtbar a verstoppt Netzwierk Eenheeten zoufälleg ewechhuelen (typesch 20 Prozent vun den Noden erofsetzen). Et verduebelt d'Zuel vun den Iteratiounen déi néideg sinn fir de Reseau ze konvergéieren.
Duerch d'Normaliséierung vun den Inputen an all Schicht fir eng mëttler Ausgangsaktivéierung vun Null an eng Standarddeviatioun vun engem ze hunn, ass Batchnormaliséierung eng Strategie fir d'Performance an d'Stabilitéit vun neurale Netzwierker ze verbesseren.
18. Wat trennt Stochastic Gradient Descent vun Batch Gradient Descent?
Batch Gradient Descent:
- De komplette Dataset gëtt benotzt fir den Gradient fir de Batchgradient ze konstruéieren.
- Déi enorm Quantitéit un Donnéeën an déi lues aktualiséierend Gewiichter maachen d'Konvergenz schwéier.
Stochastic Gradient Descent:
- De stochastesche Gradient benotzt eng eenzeg Probe fir de Gradient ze berechnen.
- Wéinst de méi heefege Gewiichtsverännerungen konvergéiert et wesentlech méi séier wéi de Batchgradient.
19. Firwat ass et entscheedend Net-Linearitéiten an neural Netzwierker opzehuelen?
Egal wéi vill Schichten et gëtt, wäert en neuralt Netzwierk sech wéi e Perceptron behuelen an der Verontreiung vun Net-Linearitéiten, wat den Ausgang linear vum Input ofhängeg mécht.
Fir et anescht auszedrécken, ass en neuralt Netzwierk mat n Schichten a m verstoppte Eenheeten a linearer Aktivéierungsfunktiounen gläichwäerteg mat engem linearne neurale Netzwierk ouni verstoppte Schichten a mat der Fäegkeet fir eleng linear Trennungsgrenzen z'entdecken.
Ouni Net-Linearitéiten ass en neuralt Netzwierk net fäeg komplizéiert Themen ze léisen an den Input präzis ze kategoriséieren.
20. Wat ass en Tensor am Deep Learning?
Eng multidimensional Array bekannt als Tensor déngt als Generaliséierung vu Matrixen a Vektoren. Et ass eng entscheedend Datestruktur fir déif Léieren. N-dimensional Arrays vu fundamentalen Datentypen ginn benotzt fir Tensoren ze representéieren.
All Bestanddeel vum Tensor huet deeselwechten Datetyp, an dësen Datentyp ass ëmmer bekannt. Et ass méiglech datt nëmmen e Stéck vun der Form - nämlech wéivill Dimensiounen et gëtt a wéi grouss all eenzel ass - bekannt ass.
A Situatiounen wou d'Inputen och komplett bekannt sinn, produzéieren d'Majoritéit vun den Operatiounen voll bekannte Tensoren; an anere Fäll, kann d'Form vun engem tensor nëmmen während Grafiken Ausféierung etabléiert ginn.
21. Wéi géift Dir d'Aktivéierungsfunktioun fir en Deep Learning Modell wielen?
- Et mécht Sënn fir eng linear Aktivéierungsfunktioun ze benotzen wann d'Resultat dat virausgesot ass tatsächlech ass.
- Eng Sigmoid Funktioun soll benotzt ginn wann d'Ausgab, déi virausgesot muss ginn, eng binär Klass Probabilitéit ass.
- Eng Tanh Funktioun kann benotzt ginn wann de projizéierten Ausgang zwou Klassifikatiounen enthält.
- Wéinst senger einfacher Berechnung ass d'ReLU Funktioun an enger breet Palette vu Situatiounen uwendbar.
22. Wat mengt Dir mat CNN?
Déif neural Netzwierker déi spezialiséiert sinn fir visuell Biller ze evaluéieren enthalen konvolutional neural Netzwierker (CNN oder ConvNet). Hei, anstatt an neurale Netzwierker, wou e Vektor den Input duerstellt, ass den Input e multikanaliséiert Bild.
Multilayer Perceptrone ginn op eng speziell Manéier vun CNNs benotzt déi ganz wéineg Virveraarbechtung erfuerdert.
23. Wat sinn déi vill CNN Schichten?
Convolutional Layer: D'Haaptschicht ass d'convolutional Layer, déi eng Vielfalt vu léierbare Filteren an e receptive Feld huet. Dës initial Layer hëlt d'Inputdaten an extrahiert seng Charakteristiken.
ReLU Layer: Andeems Dir d'Netzwierker net-linear mécht, gëtt dës Schicht negativ Pixel an Null.
Pooling Layer: Duerch d'Minimaliséierung vun der Veraarbechtung an d'Netzwierk Astellunge miniméiert d'Pooling Layer graduell d'raimlech Gréisst vun der Representatioun. Max Pooling ass déi meescht benotzt Method fir Pooling.
24. Wat sinn d'Effekter vun Iwwer- an Ënnerfitting, a wéi kënnt Dir se vermeiden?
Dëst ass bekannt als Iwwerfitting wann e Modell d'Intricacies a Kaméidi an den Trainingsdaten léiert bis de Punkt wou et negativ Auswierkungen op d'Benotzung vum Modell vu frëschen Donnéeën.
Et ass méi wahrscheinlech mat netlineare Modeller ze geschéien déi méi adaptéierbar sinn wärend Dir eng Zilfunktioun léiert. E Modell kann trainéiert ginn fir Autoen a Camionen z'entdecken, awer et kann nëmme Gefierer mat enger bestëmmter Këschtform identifizéieren.
Vu datt et nëmmen op enger Zort Camion trainéiert gouf, kann et vläicht net e Flatbed Camion erkennen. Op Trainingsdaten funktionnéiert de Modell gutt, awer net an der aktueller Welt.
En ënnergepasst Modell bezitt sech op een deen net genuch op Daten trainéiert ass oder fäeg ass op nei Informatioun ze generaliséieren. Dëst geschitt dacks wann e Modell mat net genuch oder ongenau Daten trainéiert gëtt.
Genauegkeet a Leeschtung gi béid kompromittéiert duerch Ënnerfitting.
D'Daten neisampelen fir d'Genauegkeet vum Modell ze schätzen (K-Fold Kräizvalidatioun) an d'Benotzung vun engem Validatiounsdataset fir de Modell ze bewäerten sinn zwee Weeër fir Iwwerfitting an Ënnerfitting ze vermeiden.
25. Am Deep Learning, wat ass en RNN?
Widderhuelend neural Netzwierker (RNNs), eng gemeinsam Varietéit vu kënschtlechen neuralen Netzwierker, ginn duerch d'Ofkierzung RNN. Si gi beschäftegt fir Genomen, Handschrëft, Text, an Datesequenzen ze veraarbechten, ënner anerem. Fir déi néideg Ausbildung benotzen RNNs Réckpropagatioun.
26. Beschreift den Adam Optimizer
Den Adam Optimizer, och bekannt als adaptiven Dréimoment, ass eng Optimiséierungstechnik entwéckelt fir lauter Situatiounen mat spatzen Gradienten ze handhaben.
Zousätzlech fir Per-Parameterupdates fir méi séier Konvergenz ze bidden, verbessert den Adam Optimizer d'Konvergenz duerch Dynamik, a garantéiert datt e Modell net am Suedelpunkt agespaart gëtt.
27. Deep autoencoders: wat sinn se?
Deep Autoencoder ass de Kollektivnumm fir zwee symmetresch déif Iwwerzeegungsnetzwierker déi allgemeng véier oder fënnef flaach Schichten fir d'KodéierungsHalschent vum Netz enthalen an eng aner Set vu véier oder fënnef Schichten fir d'DekodéierungsHalschent.
Dës Schichten bilden d'Fundament vun déiwe Glawensnetzwierker a gi vu Boltzmann Maschinnen ageschränkt. No all RBM applizéiert en déif Autoencoder binär Ännerungen op den Dataset MNIST.
Si kënnen och an anere Datesätz benotzt ginn, wou Gaussesch riicht Transformatiounen iwwer RBM bevorzugt ginn.
28. Wat heescht Tensor am Tensorflow?
Dëst ass eng aner déif Léieren Interview Fro déi regelméisseg gefrot gëtt. En Tensor ass e mathematescht Konzept dat als méi héich-dimensional Arrays visualiséiert gëtt.
Tensoren sinn dës Datearrays déi als Input zum neurale Netzwierk geliwwert ginn a verschidde Dimensiounen a Ranking hunn.
29. Eng Erklärung vun engem computational Grafik
D'Fundament vun engem TensorFlow ass d'Konstruktioun vun enger computational Grafik. All Node funktionéiert an engem Netz vun Noden, wou Node fir mathematesch Operatiounen a Kante fir Tensoren stinn.
Et gëtt heiansdo als "DataFlow Graph" bezeechent well Daten a Form vun enger Grafik fléissen.
30. Generative adversarial Netzwierker (GANs): wat sinn se?
Am Deep Learning gëtt generativ Modelléierung mat generativen adversarielle Netzwierker erreecht. Et ass eng oniwwerwaacht Aarbecht wou d'Resultat produzéiert gëtt andeems Mustere an den Inputdaten identifizéiert ginn.
Den Diskriminator gëtt benotzt fir d'Instanzen, déi vum Generator produzéiert goufen, ze kategoriséieren, wärend de Generator benotzt gëtt fir nei Beispiller ze produzéieren.
31. Wéi wäert Dir d'Zuel vun Neuronen a verstoppte Schichten auswielen fir am neuralen Netz ze enthalen wéi Dir d'Architektur designt?
Gitt eng geschäftlech Erausfuerderung, kann déi präzis Zuel vun Neuronen a verstoppte Schichten, déi néideg sinn fir eng neural Netzwierkarchitektur ze konstruéieren, net vu schwéieren a séiere Reegele festgeluegt ginn.
An engem neurale Netzwierk soll d'Gréisst vun der verstoppter Schicht iergendwou an der Mëtt vun der Gréisst vun den Input- an Outputschichten falen.
E Virsprong fir en neurale Netzwierkdesign ze kreéieren kann an e puer einfache Methoden erreecht ginn, awer:
Mat e puer grondleeënd systematesch Tester unzefänken fir ze kucken wat am Beschten fir all spezifesch Dataset baséiert op der fréierer Erfahrung mat neuralen Netzwierker an ähnlechen Real-Welt Astellungen ass de beschte Wee fir all eenzegaarteg Real-Welt prévisiv Modellerfuerderung unzegoen.
D'Netzkonfiguratioun ka gewielt ginn op Basis vun engem Wësse vum Thema Domän a virdru neural Netzwierkerfahrung. Wann Dir de Setup vun engem neurale Netzwierk beurteelt, ass d'Zuel vun de Schichten an Neuronen, déi op verwandte Probleemer benotzt ginn, eng gutt Plaz fir unzefänken.
D'Komplexitéit vum neuralen Netzwierk soll graduell eropgebaut ginn op Basis vun projizéierten Output a Genauegkeet, ugefaange mat engem einfachen neurale Netzwierkdesign.
32. Wéi eng Zort neural Netzwierker ginn duerch déif Verstäerkung Léieren beschäftegt?
- An engem Maschinn Léieren Paradigma genannt Verstäerkung Léieren, wierkt de Modell fir d'Iddi vun der kumulativer Belounung ze maximéieren, sou wéi Live Saachen et maachen.
- Spiller a selbstfahrend Gefierer ginn allebéid als Probleemer beschriwwen Verstäerkung ze léieren.
- Den Écran gëtt als Input benotzt wann de Problem dee representéiert gëtt e Spill ass. Fir en Ausgang fir déi nächst Phasen ze produzéieren, hëlt den Algorithmus d'Pixel als Input a veraarbecht se iwwer vill Schichten vu konvolutionalen neuralen Netzwierker.
- D'Resultater vum Modell Aktiounen, entweder gënschteg oder schlecht, handelen als Verstäerkung.
Konklusioun
Deep Learning ass an der Popularitéit iwwer d'Jore eropgaang, mat Uwendungen a praktesch all Industrieberäich.
Firmen sichen ëmmer méi no kompetenten Experten déi Modeller kënne designen déi mënschlecht Verhalen replizéieren mat Deep Learning a Maschinnléieren Approche.
Kandidaten déi hir Fäegkeeten erhéijen an hiert Wëssen iwwer dës modernste Technologien erhalen, kënnen eng breet Palette vun Aarbechtsméiglechkeeten mat attraktive Remuneratioun fannen.
Dir kënnt mat den Interviewen ufänken elo datt Dir e staarkt Verständnis hutt wéi Dir op e puer vun den dacks gefroten Deep Learning Interview Froen reagéiert. Huelt de nächste Schrëtt baséiert op Ären Ziler.
Besicht Hashdork's Interview Serie fir Interviewen ze preparéieren.
Hannerlooss eng Äntwert