Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
- 1. Çfarë është saktësisht mësimi i thellë?
- 2. Çfarë e dallon Deep Learning nga Learning Machine?
- 3. Cilat janë kuptimet tuaja aktuale për rrjetet nervore?
- 4. Çfarë është saktësisht një perceptron?
- 5. Çfarë është saktësisht një rrjet nervor i thellë?
- 6. Çfarë është saktësisht një perceptron me shumë shtresa (MLP)?
- 7. Çfarë qëllimi luajnë funksionet e aktivizimit në një rrjet nervor?
- 8. Çfarë është saktësisht zbritja e gradientit?
- 9. Cili është saktësisht funksioni i kostos?
- 10. Si munden rrjetet e thella t'i kalojnë ato të cekëta?
- 11. Përshkruani përhapjen përpara.
- 12. Çfarë është përhapja prapa?
- 13. Në kontekstin e të mësuarit të thellë, si e kuptoni prerjen e gradientit?
- 14. Cilat janë funksionet Softmax dhe ReLU?
- 15. A mund të trajnohet një model i rrjetit nervor me të gjitha peshat e vendosura në 0?
- 16. Çfarë e dallon një epokë nga një grup dhe një përsëritje?
- 17. Çfarë janë Normalizimi i Serisë dhe Dropout?
- 18. Çfarë e ndan zbritjen e gradientit stokastik nga zbritja e gradientit grupor?
- 19. Pse është vendimtare përfshirja e jolineariteteve në rrjetet nervore?
- 20. Çfarë është tensori në mësimin e thellë?
- 21. Si do ta zgjidhni funksionin e aktivizimit për një model të të mësuarit të thellë?
- 22. Çfarë kuptoni me CNN?
- 23. Cilat janë shtresat e shumta të CNN?
- 24. Cilat janë efektet e përshtatjes së tepërt dhe të pamjaftueshme dhe si mund t'i shmangni ato?
- 25. Në mësimin e thellë, çfarë është një RNN?
- 26. Përshkruani Adam Optimizer
- 27. Autoenkoderë të thellë: çfarë janë ata?
- 28. Çfarë do të thotë Tensor në Tensorflow?
- 29. Një shpjegim i një grafiku llogaritës
- 30. Rrjetet gjeneruese kundërshtare (GAN): cilat janë ato?
- 31. Si do të zgjidhni numrin e neuroneve dhe shtresave të fshehura për t'i përfshirë në rrjetin nervor ndërsa dizajnoni arkitekturën?
- 32. Cilat lloje të rrjeteve nervore përdoren nga të mësuarit përforcues të thellë?
- Përfundim
Të mësuarit e thellë nuk është një ide krejt e re. Rrjetet nervore artificiale shërbejnë si themeli i vetëm i nëngrupit të mësimit të makinerive të njohur si mësimi i thellë.
Të mësuarit e thellë është një imitues i trurit të njeriut, ashtu siç janë rrjetet nervore, pasi ato u krijuan për të imituar trurin e njeriut.
Kjo ka qenë për një kohë. Këto ditë, të gjithë po flasin për të pasi nuk kemi pothuajse aq fuqi përpunuese ose të dhëna sa kemi tani.
Gjatë 20 viteve të fundit, mësimi i thellë dhe mësimi i makinerive janë shfaqur si rezultat i rritjes dramatike të kapacitetit përpunues.
Për t'ju ndihmuar të përgatiteni për çdo pyetje me të cilën mund të përballeni kur kërkoni punën e ëndrrave tuaja, ky postim do t'ju udhëzojë përmes një numri pyetjesh të intervistimit të të mësuarit të thellë, duke filluar nga e thjeshta në të komplikuar.
1. Çfarë është saktësisht mësimi i thellë?
Nëse jeni duke marrë pjesë në një të mësuarit e thellë intervistë, ju padyshim e kuptoni se çfarë është të mësuarit e thellë. Intervistuesi, megjithatë, pret që ju të jepni një përgjigje të detajuar së bashku me një ilustrim në përgjigje të kësaj pyetjeje.
Për të stërvitur rrjetet nervore për të mësuar të thellë, duhet të përdoren sasi të konsiderueshme të dhënash të organizuara ose të pastrukturuara. Për të gjetur modele dhe karakteristika të fshehura, ai bën procedura të komplikuara (për shembull, duke dalluar imazhin e një maceje nga ai i një qeni).
2. Çfarë e dallon Deep Learning nga Learning Machine?
Si një degë e inteligjencës artificiale e njohur si mësimi i makinerive, ne trajnojmë kompjuterët duke përdorur të dhëna dhe teknika statistikore dhe algoritmike në mënyrë që ata të përmirësohen me kalimin e kohës.
Si një aspekt i Mësimi makinë, mësimi i thellë imiton arkitekturën e rrjetit nervor që shihet në trurin e njeriut.
3. Cilat janë kuptimet tuaja aktuale për rrjetet nervore?
Sistemet artificiale të njohura si rrjete nervore ngjajnë shumë ngushtë me rrjetet nervore organike që gjenden në trupin e njeriut.
Duke përdorur një teknikë që i ngjan asaj se si trurin e njeriut funksionet, një rrjet nervor është një koleksion algoritmesh që synojnë të identifikojnë korrelacionet themelore në një pjesë të të dhënave.
Këto sisteme fitojnë njohuri specifike për detyrën duke e ekspozuar veten ndaj një sërë grupesh të dhënash dhe shembujsh, në vend që të ndjekin ndonjë rregull specifike për detyrën.
Ideja është që në vend që të ketë një kuptim të para-programuar të këtyre grupeve të të dhënave, sistemi mëson të dallojë karakteristikat nga të dhënat që ushqehen.
Tre shtresat e rrjetit që përdoren më së shpeshti në Rrjetet Neurale janë si më poshtë:
- Shtresa hyrëse
- Shtresa e fshehur
- Shtresa e daljes
4. Çfarë është saktësisht një perceptron?
Neuroni biologjik i gjetur në trurin e njeriut është i krahasueshëm me një perceptron. Inpute të shumta merren nga perceptroni, i cili më pas kryen transformime dhe funksione të shumta dhe prodhon një dalje.
Një model linear i quajtur perceptron përdoret në klasifikimin binar. Ai simulon një neuron me një sërë hyrjesh, secili me një peshë të ndryshme.
Neuroni llogarit një funksion duke përdorur këto hyrje të peshuara dhe nxjerr rezultatet.
5. Çfarë është saktësisht një rrjet nervor i thellë?
Një rrjet nervor i thellë është një rrjet nervor artificial (ANN) me disa shtresa midis shtresave hyrëse dhe dalëse (DNN).
Rrjetet nervore të thella janë rrjete nervore të arkitekturës së thellë. Fjala "thellë" i referohet funksioneve me shumë nivele dhe njësi në një shtresë të vetme. Modele më të sakta mund të krijohen duke shtuar shtresa më të mëdha dhe më të mëdha për të kapur nivele më të mëdha modelesh.
6. Çfarë është saktësisht një perceptron me shumë shtresa (MLP)?
Shtresat hyrëse, të fshehura dhe dalëse janë të pranishme në MLP, ashtu si në rrjetet nervore. Është ndërtuar në mënyrë të ngjashme me një perceptron me një shtresë me një ose më shumë shtresa të fshehura.
Prodhimi binar i një perceptroni me një shtresë të vetme mund të kategorizojë vetëm klasa lineare të ndashme (0,1), ndërsa MLP mund të klasifikojë klasa jolineare.
7. Çfarë qëllimi luajnë funksionet e aktivizimit në një rrjet nervor?
Një funksion aktivizimi përcakton nëse një neuron duhet të aktivizohet ose jo në nivelin më themelor. Çdo funksion aktivizimi mund të pranojë shumën e ponderuar të hyrjeve plus paragjykimet si hyrje. Funksionet e aktivizimit përfshijnë funksionin hap, Sigmoid, ReLU, Tanh dhe Softmax.
8. Çfarë është saktësisht zbritja e gradientit?
Qasja më e mirë për të minimizuar një funksion të kostos ose një gabim është zbritja e gradientit. Gjetja e minimumit lokal-global të një funksioni është qëllimi. Kjo specifikon rrugën që modeli duhet të ndjekë për të minimizuar gabimin.
9. Cili është saktësisht funksioni i kostos?
Funksioni i kostos është një metrikë për të vlerësuar se sa mirë performon modeli juaj; ndonjëherë njihet si "humbje" ose "gabim". Gjatë përhapjes së pasme, përdoret për të llogaritur gabimin e shtresës së daljes.
Ne e shfrytëzojmë këtë pasaktësi për të çuar më tej proceset e trajnimit të rrjetit nervor duke e shtyrë atë përsëri përmes rrjetit nervor.
10. Si munden rrjetet e thella t'i kalojnë ato të cekëta?
Shtresat e fshehura shtohen në rrjetet nervore përveç shtresave hyrëse dhe dalëse. Midis shtresave hyrëse dhe dalëse, rrjetet nervore të cekëta përdorin një shtresë të vetme të fshehur, ndërsa rrjetet nervore të thella përdorin nivele të shumta.
Një rrjet i cekët kërkon disa parametra në mënyrë që të jetë në gjendje të përshtatet në çdo funksion. Rrjetet e thella mund t'i përshtaten më mirë funksioneve edhe me një numër të vogël parametrash pasi ato përfshijnë disa shtresa.
Rrjetet e thella tani preferohen për shkak të shkathtësisë së tyre në punën me çdo lloj modelimi të të dhënave, qoftë për njohjen e të folurit ose të figurës.
11. Përshkruani përhapjen përpara.
Inputet transmetohen së bashku me peshat në shtresën e varrosur në një proces të njohur si përhapja e përcjelljes.
Prodhimi i funksionit të aktivizimit llogaritet në secilën shtresë të varrosur përpara se përpunimi të vazhdojë në shtresën vijuese.
Procesi fillon në shtresën hyrëse dhe përparon në shtresën përfundimtare të daljes, pra emri përhapje përpara.
12. Çfarë është përhapja prapa?
Kur peshat dhe paragjykimet rregullohen në rrjetin nervor, përhapja e pasme përdoret për të reduktuar funksionin e kostos duke vëzhguar fillimisht se si ndryshon vlera.
Kuptimi i gradientit në çdo shtresë të fshehur e bën të thjeshtë llogaritjen e këtij ndryshimi.
Procesi, i njohur si përhapja e pasme, fillon në shtresën dalëse dhe lëviz prapa në shtresat hyrëse.
13. Në kontekstin e të mësuarit të thellë, si e kuptoni prerjen e gradientit?
Prerja e gradientit është një metodë për zgjidhjen e çështjes së gradientëve shpërthyes që lindin gjatë përhapjes së prapme (një gjendje në të cilën gradientë të rëndësishëm të pasaktë grumbullohen me kalimin e kohës, duke çuar në rregullime të rëndësishme të peshave të modelit të rrjetit nervor gjatë stërvitjes).
Shpërthimi i gradientëve është një çështje që lind kur gradientët bëhen shumë të mëdhenj gjatë stërvitjes, duke e bërë modelin të paqëndrueshëm. Nëse gradienti ka kaluar intervalin e pritur, vlerat e gradientit shtyhen element pas elementi në një vlerë minimale ose maksimale të paracaktuar.
Prerja e gradientit rrit stabilitetin numerik të një rrjeti nervor gjatë trajnimit, por ka ndikim minimal në performancën e modelit.
14. Cilat janë funksionet Softmax dhe ReLU?
Një funksion aktivizimi i quajtur Softmax prodhon një dalje në intervalin midis 0 dhe 1. Çdo dalje ndahet në mënyrë që shuma e të gjitha daljeve të jetë një. Për shtresat e daljes, Softmax përdoret shpesh.
Njësia lineare e korrigjuar, e njohur ndonjëherë si ReLU, është funksioni më i përdorur i aktivizimit. Nëse X është pozitiv, nxjerr X, përndryshe nxjerr zero. ReLU aplikohet rregullisht në shtresat e varrosura.
15. A mund të trajnohet një model i rrjetit nervor me të gjitha peshat e vendosura në 0?
Rrjeti nervor nuk do të mësojë kurrë të përfundojë një punë të caktuar, prandaj nuk është e mundur të trajnohet një model duke inicializuar të gjitha peshat në 0.
Derivatet do të mbeten të njëjta për çdo peshë në W [1] nëse të gjitha peshat inicializohen në zero, gjë që do të rezultojë që neuronet të mësojnë të njëjtat veçori në mënyrë të përsëritur.
Jo thjesht inicializimi i peshave në 0, por për çdo formë konstante ka të ngjarë të rezultojë në një rezultat nënvlerës.
16. Çfarë e dallon një epokë nga një grup dhe një përsëritje?
Forma të ndryshme të përpunimit të grupeve të të dhënave dhe teknikat e zbritjes së gradientit përfshijnë grupin, përsëritjen dhe epokën. Epoka përfshin një herë përmes një rrjeti nervor me një grup të dhënash të plotë, si përpara ashtu edhe prapa.
Për të siguruar rezultate të besueshme, grupi i të dhënave kalon shpesh disa herë pasi është shumë i madh për t'u kaluar në një përpjekje të vetme.
Kjo praktikë e drejtimit të përsëritur të një sasie të vogël të dhënash përmes një rrjeti nervor quhet përsëritje. Për të garantuar që grupi i të dhënave përshkon me sukses rrjetet nervore, ai mund të ndahet në një numër grupesh ose nëngrupesh, i cili njihet si batching.
Në varësi të madhësisë së mbledhjes së të dhënave, të treja metodat - epoka, përsëritja dhe madhësia e grupit - janë në thelb mënyra për të përdorur algoritmi i zbritjes së gradientit.
17. Çfarë janë Normalizimi i Serisë dhe Dropout?
Dropout parandalon mbivendosjen e të dhënave duke hequr rastësisht të dyja njësitë e rrjetit të dukshme dhe të fshehura (zakonisht duke hequr 20 përqind të nyjeve). Ai dyfishon numrin e përsëritjeve që kërkohen për të konverguar rrjetin.
Duke normalizuar hyrjet në secilën shtresë që të kenë një aktivizim mesatar të daljes zero dhe një devijim standard prej një, normalizimi i grupit është një strategji për të rritur performancën dhe stabilitetin e rrjeteve nervore.
18. Çfarë e ndan zbritjen e gradientit stokastik nga zbritja e gradientit grupor?
Zbritja e gradientit të grupit:
- Të dhënat e plota përdoren për të ndërtuar gradientin për gradientin e grupit.
- Sasia e madhe e të dhënave dhe peshat e përditësuara ngadalë e bëjnë të vështirë konvergjencën.
Zbritja stokastike e gradientit:
- Gradienti stokastik përdor një mostër të vetme për të llogaritur gradientin.
- Për shkak të ndryshimeve më të shpeshta të peshës, ajo konvergon dukshëm më shpejt se gradienti i grupit.
19. Pse është vendimtare përfshirja e jolineariteteve në rrjetet nervore?
Pavarësisht se sa shtresa ka, një rrjet nervor do të sillet si një perceptron në mungesë të jolineariteteve, duke e bërë daljen në mënyrë lineare të varur nga hyrja.
Për ta thënë ndryshe, një rrjet nervor me n shtresa dhe m njësi të fshehura dhe funksione aktivizimi linear është ekuivalent me një rrjet nervor linear pa shtresa të fshehura dhe me aftësinë për të zbuluar vetëm kufijtë e ndarjes lineare.
Pa jolinearitete, një rrjet nervor nuk është në gjendje të zgjidhë çështje të ndërlikuara dhe të kategorizojë me saktësi hyrjen.
20. Çfarë është tensori në mësimin e thellë?
Një grup shumëdimensional i njohur si tensor shërben si përgjithësim i matricave dhe vektorëve. Është një strukturë e rëndësishme e të dhënave për të mësuarit e thellë. Vargjet N-dimensionale të llojeve themelore të të dhënave përdoren për të përfaqësuar tensorët.
Çdo komponent i tensorit ka të njëjtin lloj të dhënash, dhe ky lloj i të dhënave është gjithmonë i njohur. Është e mundur që vetëm një pjesë e formës - domethënë, sa dimensione ka dhe sa e madhe është secila - dihet.
Në situatat kur inputet janë gjithashtu plotësisht të njohura, shumica e operacioneve prodhojnë tensorë plotësisht të njohur; në raste të tjera, forma e tensorit mund të përcaktohet vetëm gjatë ekzekutimit të grafikut.
21. Si do ta zgjidhni funksionin e aktivizimit për një model të të mësuarit të thellë?
- Ka kuptim të përdoret një funksion aktivizimi linear nëse rezultati që duhet parashikuar është aktual.
- Një funksion sigmoid duhet të përdoret nëse prodhimi që duhet të parashikohet është një probabilitet i klasës binare.
- Një funksion Tanh mund të përdoret nëse dalja e projektuar përmban dy klasifikime.
- Për shkak të lehtësisë së llogaritjes, funksioni ReLU është i zbatueshëm në një gamë të gjerë situatash.
22. Çfarë kuptoni me CNN?
Rrjetet nervore të thella që specializohen në vlerësimin e imazheve vizuale përfshijnë rrjetet nervore konvolucionale (CNN, ose ConvNet). Këtu, në vend të rrjeteve nervore ku një vektor përfaqëson hyrjen, hyrja është një pamje me shumë kanale.
Perceptronet me shumë shtresa përdoren në një mënyrë të veçantë nga CNN që kërkon shumë pak parapërpunim.
23. Cilat janë shtresat e shumta të CNN?
Shtresa konvolucionale: Shtresa kryesore është shtresa konvolucionale, e cila ka një shumëllojshmëri filtrash të mësuar dhe një fushë pritëse. Kjo shtresë fillestare merr të dhënat hyrëse dhe nxjerr karakteristikat e saj.
Shtresa ReLU: Duke i bërë rrjetet jolineare, kjo shtresë i kthen pikselët negativë në zero.
Shtresa e bashkimit: Duke minimizuar cilësimet e përpunimit dhe rrjetit, shtresa e bashkimit gradualisht minimizon madhësinë hapësinore të përfaqësimit. Max pooling është metoda më e përdorur e bashkimit.
24. Cilat janë efektet e përshtatjes së tepërt dhe të pamjaftueshme dhe si mund t'i shmangni ato?
Kjo njihet si përshtatje e tepërt kur një model mëson ndërlikimet dhe zhurmën në të dhënat e trajnimit deri në pikën ku ndikon negativisht në përdorimin e modelit të të dhënave të freskëta.
Ka më shumë të ngjarë të ndodhë me modelet jolineare që janë më të adaptueshme gjatë mësimit të një funksioni qëllimi. Një model mund të trajnohet për të zbuluar automobila dhe kamionë, por ai mund të jetë në gjendje të identifikojë vetëm automjetet me një formë të veçantë kutie.
Duke pasur parasysh se ishte trajnuar vetëm në një lloj kamioni, mund të mos jetë në gjendje të zbulojë një kamion me shtrat të sheshtë. Në të dhënat e trajnimit, modeli funksionon mirë, por jo në botën aktuale.
Një model i papërshtatshëm i referohet atij që nuk është mjaftueshëm i trajnuar mbi të dhënat ose nuk është në gjendje të përgjithësohet në informacione të reja. Kjo ndodh shpesh kur një model trajnohet me të dhëna të pamjaftueshme ose të pasakta.
Saktësia dhe performanca rrezikohen të dyja nga mospërshtatja.
Ri-kampionimi i të dhënave për të vlerësuar saktësinë e modelit (vlefshmëria e kryqëzuar me K-fish) dhe përdorimi i një grupi të dhënash vërtetimi për të vlerësuar modelin janë dy mënyra për të shmangur mbipërshtatjen dhe mospërshtatjen.
25. Në mësimin e thellë, çfarë është një RNN?
Rrjetet nervore të përsëritura (RNN), një shumëllojshmëri e zakonshme e rrjeteve nervore artificiale, shkojnë me shkurtesën RNN. Ato përdoren për të përpunuar gjenomet, shkrimin e dorës, tekstin dhe sekuencat e të dhënave, ndër të tjera. Për trajnimin e nevojshëm, RNN-të përdorin përhapjen prapa.
26. Përshkruani Adam Optimizer
Optimizuesi Adam, i njohur gjithashtu si momenti adaptiv, është një teknikë optimizimi e zhvilluar për të trajtuar situata të zhurmshme me gradient të rrallë.
Përveç sigurimit të përditësimeve për parametra për konvergjencë më të shpejtë, optimizuesi Adam rrit konvergjencën përmes momentit, duke siguruar që një model të mos bllokohet në pikën e shalës.
27. Autoenkoderë të thellë: çfarë janë ata?
Deep autoencoder është emri kolektiv për dy rrjete simetrike të besimit të thellë që përgjithësisht përfshijnë katër ose pesë shtresa të cekëta për gjysmën koduese të rrjetit dhe një grup tjetër prej katër ose pesë shtresash për gjysmën e deshifrimit.
Këto shtresa formojnë themelin e rrjeteve të besimit të thellë dhe janë të kufizuara nga makinat Boltzmann. Pas çdo RBM, një kodues automatik i thellë aplikon ndryshime binar në grupin e të dhënave MNIST.
Ato mund të përdoren gjithashtu në grupe të tjera të dhënash ku transformimet e korrigjuara Gaussian do të preferoheshin mbi RBM.
28. Çfarë do të thotë Tensor në Tensorflow?
Kjo është një tjetër pyetje e intervistës për mësim të thellë që bëhet rregullisht. Një tensor është një koncept matematikor që vizualizohet si vargje me dimensione më të larta.
Tensorët janë këto grupe të dhënash që ofrohen si hyrje në rrjetin nervor dhe kanë dimensione dhe renditje të ndryshme.
29. Një shpjegim i një grafiku llogaritës
Themeli i një TensorFlow është ndërtimi i një grafiku llogaritës. Çdo nyje funksionon në një rrjet nyjesh, ku nyjet përfaqësojnë operacione matematikore dhe skajet për tensorët.
Nganjëherë quhet "Grafik i rrjedhës së të dhënave" pasi të dhënat rrjedhin në formën e një grafiku.
30. Rrjetet gjeneruese kundërshtare (GAN): cilat janë ato?
Në Deep Learning, modelimi gjenerues realizohet duke përdorur rrjete kundërshtare gjeneruese. Është një punë e pambikëqyrur ku rezultati prodhohet duke identifikuar modele në të dhënat hyrëse.
Diskriminuesi përdoret për të kategorizuar instancat e prodhuara nga gjeneratori, ndërsa gjeneratori përdoret për të prodhuar shembuj të rinj.
31. Si do të zgjidhni numrin e neuroneve dhe shtresave të fshehura për t'i përfshirë në rrjetin nervor ndërsa dizajnoni arkitekturën?
Duke pasur parasysh një sfidë biznesi, numri i saktë i neuroneve dhe shtresave të fshehura të nevojshme për të ndërtuar një arkitekturë të rrjetit nervor nuk mund të përcaktohet nga ndonjë rregull i vështirë dhe i shpejtë.
Në një rrjet nervor, madhësia e shtresës së fshehur duhet të bjerë diku në mes të madhësisë së shtresave hyrëse dhe dalëse.
Një fillim fillestar në krijimin e një dizajni të rrjetit nervor mund të arrihet me disa metoda të drejtpërdrejta, megjithëse:
Fillimi me disa testime bazë sistematike për të parë se çfarë do të funksiononte më mirë për çdo grup të dhënash specifike bazuar në përvojën e mëparshme me rrjetet nervore në mjedise të ngjashme të botës reale, është mënyra më e mirë për të trajtuar çdo sfidë unike të modelimit parashikues të botës reale.
Konfigurimi i rrjetit mund të zgjidhet bazuar në njohuritë e dikujt për domenin e problemit dhe përvojën e mëparshme të rrjetit nervor. Kur vlerësoni konfigurimin e një rrjeti nervor, numri i shtresave dhe neuroneve të përdorura për problemet e lidhura është një vend i mirë për të filluar.
Kompleksiteti i rrjetit nervor duhet të rritet gradualisht bazuar në rezultatin dhe saktësinë e parashikuar, duke filluar me një dizajn të thjeshtë të rrjetit nervor.
32. Cilat lloje të rrjeteve nervore përdoren nga të mësuarit përforcues të thellë?
- Në një paradigmë të mësimit të makinës të quajtur të mësuarit përforcues, modeli vepron për të maksimizuar idenë e shpërblimit kumulativ, ashtu si gjërat e gjalla.
- Lojërat dhe automjetet vetë-drejtuese përshkruhen të dyja si probleme që përfshijnë të mësuarit për përforcim.
- Ekrani përdoret si hyrje nëse problemi që do të përfaqësohet është një lojë. Për të prodhuar një dalje për fazat e ardhshme, algoritmi merr pikselët si hyrje dhe i përpunon ato nëpërmjet shumë shtresave të rrjeteve nervore konvolucionale.
- Rezultatet e veprimeve të modelit, qoftë të favorshme apo të këqija, veprojnë si përforcim.
Përfundim
Mësimi i thellë është rritur në popullaritet gjatë viteve, me aplikime praktikisht në çdo fushë të industrisë.
Kompanitë po kërkojnë gjithnjë e më shumë ekspertë kompetentë të cilët mund të dizajnojnë modele që përsërisin sjelljen njerëzore duke përdorur qasjet e mësimit të thellë dhe të të mësuarit me makinë.
Kandidatët që rrisin aftësitë e tyre dhe ruajnë njohuritë e tyre për këto teknologji të fundit, mund të gjejnë një gamë të gjerë mundësish pune me një shpërblim tërheqës.
Ju mund të filloni me intervistat tani që keni një zotërim të fortë se si t'i përgjigjeni disa prej pyetjeve më të shpeshta të intervistës për mësim të thellë. Merrni hapin tjetër bazuar në objektivat tuaja.
Vizitoni Hashdork's Seria e intervistave për t'u përgatitur për intervista.
Lini një Përgjigju