Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
- 1. Kujifunza kwa kina ni nini hasa?
- 2. Ni nini kinachotofautisha Kujifunza kwa Kina kutoka kwa Kujifunza kwa Mashine?
- 3. Je, ni uelewa gani wako wa sasa wa mitandao ya neva?
- 4. Perceptron ni nini hasa?
- 5. Mtandao wa kina wa neva ni nini hasa?
- 6. Ni Nini Hasa Perceptron ya Multilayer (MLP)?
- 7. Je, vipengele vya kuwezesha hucheza kwa madhumuni gani katika mtandao wa neva?
- 8. Kushuka kwa Gradient ni Nini Hasa?
- 9. Gharama Ni Kazi Gani Hasa?
- 10. Mitandao ya kina inawezaje kushinda ile isiyo na kina?
- 11. Eleza uenezi wa mbele.
- 12. Uenezaji wa nyuma ni nini?
- 13. Katika muktadha wa kujifunza kwa kina, unaelewaje ukataji wa upinde rangi?
- 14. Je, Kazi za Softmax na ReLU ni zipi?
- 15. Je, kielelezo cha mtandao wa neva kinaweza kufunzwa na uzani wote uliowekwa kuwa 0?
- 16. Ni nini kinachotofautisha enzi kutoka kwa kundi na kurudiarudia?
- 17. Urekebishaji wa Kundi na Kuacha ni Nini?
- 18. Ni Nini Hutenganisha Mteremko wa Kijiko cha Stochastic kutoka Kushuka kwa Kundi la Gradient?
- 19. Kwa nini ni muhimu kujumuisha zisizo za mstari katika mitandao ya neva?
- 20. Je, tensor katika kujifunza kwa kina ni nini?
- 21. Unawezaje kuchagua kitendakazi cha kuwezesha modeli ya kujifunza kwa kina?
- 22. Unamaanisha nini unaposema CNN?
- 23. Tabaka nyingi za CNN ni zipi?
- 24. Ni nini matokeo ya kutofaa kupita kiasi, na unawezaje kuyaepuka?
- 25. Katika kujifunza kwa kina, RNN ni nini?
- 26. Eleza Kiboreshaji cha Adamu
- 27. Deep autoencoders: ni nini?
- 28. Je, Tensor Ina maana gani katika Tensorflow?
- 29. Maelezo ya grafu ya hesabu
- 30. Mitandao ya maadui inayozalisha (GANs): ni nini?
- 31. Utachaguaje idadi ya niuroni na tabaka zilizofichwa za kujumuisha kwenye mtandao wa neva unaposanifu usanifu?
- 32. Ni aina gani za mitandao ya neva huajiriwa na mafunzo ya uimarishaji wa kina?
- Hitimisho
Kujifunza kwa kina sio wazo jipya kabisa. Mitandao ya neva Bandia hutumika kama msingi pekee wa kifaa kidogo cha kujifunza kwa mashine kinachojulikana kama kujifunza kwa kina.
Kujifunza kwa kina ni mwigo wa ubongo wa mwanadamu, kama vile mitandao ya neva, kwani iliundwa kuiga ubongo wa mwanadamu.
Kumekuwa na hii kwa muda. Siku hizi, kila mtu anazungumza kulihusu kwa kuwa hatuna takriban nguvu nyingi za kuchakata au data kama tunavyo sasa.
Katika kipindi cha miaka 20 iliyopita, kujifunza kwa kina na kujifunza kwa mashine kumeibuka kama matokeo ya kupanda kwa kasi kwa uwezo wa usindikaji.
Ili kukusaidia kujiandaa kwa maswali yoyote ambayo unaweza kukabiliana nayo unapotafuta kazi ya ndoto yako, chapisho hili litakuongoza kupitia maswali kadhaa ya mahojiano ya kina ya kujifunza, kuanzia rahisi hadi ngumu.
1. Kujifunza kwa kina ni nini hasa?
Ikiwa unahudhuria a kujifunza kwa kina mahojiano, bila shaka unaelewa kujifunza kwa kina ni nini. Mhojiwa, hata hivyo, anatarajia utoe jibu la kina pamoja na kielelezo katika kujibu swali hili.
Ili kutoa mafunzo mitandao ya neural kwa kujifunza kwa kina, kiasi kikubwa cha data iliyopangwa au isiyo na muundo lazima itumike. Ili kupata mifumo na sifa zilizofichwa, hufanya taratibu ngumu (kwa mfano, kutofautisha picha ya paka kutoka kwa mbwa).
2. Ni nini kinachotofautisha Kujifunza kwa Kina kutoka kwa Kujifunza kwa Mashine?
Kama tawi la akili bandia linalojulikana kama kujifunza kwa mashine, tunazoeza kompyuta kwa kutumia data na mbinu za takwimu na algoriti ili ziwe bora zaidi kadri muda unavyopita.
Kama kipengele cha mashine kujifunza, kujifunza kwa kina kunaiga usanifu wa mtandao wa neva unaoonekana kwenye ubongo wa mwanadamu.
3. Je, ni uelewa gani wako wa sasa wa mitandao ya neva?
Mifumo Bandia inayojulikana kama mitandao ya neva inafanana na mitandao hai ya neva inayopatikana katika mwili wa binadamu kwa karibu sana.
Kwa kutumia mbinu inayofanana na jinsi ya ubongo wa binadamu function, mtandao wa neva ni mkusanyiko wa algoriti unaolenga kutambua uwiano wa kimsingi katika kipande cha data.
Mifumo hii hupata maarifa mahususi kwa kazi mahususi kwa kujiweka wazi kwa anuwai ya seti za data na mifano, badala ya kufuata sheria zozote mahususi.
Wazo ni kwamba badala ya kuwa na uelewa uliopangwa mapema wa hifadhidata hizi, mfumo hujifunza sifa za kutofautisha kutoka kwa data inayolishwa.
Tabaka tatu za mtandao ambazo hutumiwa sana katika Mitandao ya Neural ni kama ifuatavyo.
- Safu ya uingizaji
- Safu iliyofichwa
- Safu ya pato
4. Perceptron ni nini hasa?
Neuron ya kibiolojia inayopatikana katika ubongo wa mwanadamu inalinganishwa na perceptron. Pembejeo nyingi hupokelewa na perceptron, ambayo kisha hufanya mabadiliko na kazi nyingi na hutoa pato.
Mfano wa mstari unaoitwa perceptron hutumiwa katika uainishaji wa binary. Huiga neuroni kwa viingilio mbalimbali, kila moja ikiwa na uzito tofauti.
Neuroni hukokotoa chaguo za kukokotoa kwa kutumia viingizi hivi vilivyopimwa na kutoa matokeo.
5. Mtandao wa kina wa neva ni nini hasa?
Mtandao wa kina wa neva ni mtandao wa neva bandia (ANN) wenye tabaka kadhaa kati ya tabaka za ingizo na pato (DNN).
Mitandao ya neva ya kina ni usanifu wa kina wa mitandao ya neva. Neno "kirefu" hurejelea kazi zilizo na viwango na vitengo vingi katika safu moja. Miundo sahihi zaidi inaweza kuundwa kwa kuongeza tabaka zaidi na kubwa ili kunasa viwango vikubwa vya ruwaza.
6. Ni Nini Hasa Perceptron ya Multilayer (MLP)?
Safu za ingizo, zilizofichwa, na towe zipo katika MLPs, kama vile mitandao ya neva. Imejengwa sawa na perceptron ya safu moja na safu moja au zaidi ya siri.
Toleo la jozi la perceptron ya safu moja linaweza tu kuainisha madarasa yanayoweza kutenganishwa ya mstari (0,1), ilhali MLP inaweza kuainisha madarasa yasiyo ya mstari.
7. Je, vipengele vya kuwezesha hucheza kwa madhumuni gani katika mtandao wa neva?
Kitendaji cha kuwezesha huamua ikiwa niuroni inapaswa kuwashwa au la katika kiwango cha msingi zaidi. Chaguo lolote la kuamilisha linaweza kukubali jumla ya uzani ya ingizo pamoja na upendeleo kama ingizo. Vitendaji vya kuwezesha ni pamoja na kitendakazi cha hatua, Sigmoid, ReLU, Tanh, na Softmax.
8. Kushuka kwa Gradient ni Nini Hasa?
Mbinu bora ya kupunguza kitendakazi cha gharama au hitilafu ni kushuka kwa daraja. Kupata minima ya kidunia ya kitendakazi ndio lengo. Hii inabainisha njia ambayo mtindo unapaswa kufuata ili kupunguza makosa.
9. Gharama Ni Kazi Gani Hasa?
Utendakazi wa gharama ni kipimo cha kutathmini jinsi muundo wako unavyofanya kazi vizuri; wakati mwingine hujulikana kama "hasara" au "kosa." Wakati wa uenezaji nyuma, hutumika kukokotoa makosa ya safu ya pato.
Tunatumia usahihi huo kuendeleza michakato ya mafunzo ya mtandao wa neva kwa kuurudisha nyuma kupitia mtandao wa neva.
10. Mitandao ya kina inawezaje kushinda ile isiyo na kina?
Safu zilizofichwa huongezwa kwa mitandao ya neva pamoja na tabaka za pembejeo na pato. Kati ya tabaka za ingizo na pato, mitandao ya neva isiyo na kina hutumia safu moja iliyofichwa, ilhali mitandao ya kina ya neva hutumia viwango vingi.
Mtandao wa kina kifupi unahitaji vigezo kadhaa ili kuweza kutoshea katika utendaji kazi wowote. Mitandao ya kina inaweza kuendana na kazi bora hata ikiwa na idadi ndogo ya vigezo kwani inajumuisha tabaka kadhaa.
Mitandao ya kina sasa inapendelewa kwa sababu ya uchangamano wao katika kufanya kazi na aina yoyote ya uundaji wa data, iwe ya utambuzi wa matamshi au picha.
11. Eleza uenezi wa mbele.
Ingizo hupitishwa pamoja na uzani hadi kwenye safu iliyozikwa katika mchakato unaojulikana kama uenezaji wa usambazaji.
Matokeo ya kitendakazi cha kuwezesha hukokotwa katika kila safu iliyozikwa kabla ya usindikaji kuendelea hadi safu ifuatayo.
Mchakato huanza kwenye safu ya ingizo na kuendelea hadi safu ya mwisho ya pato, kwa hivyo jina la uenezi wa mbele.
12. Uenezaji wa nyuma ni nini?
Wakati uzani na upendeleo hurekebishwa katika mtandao wa neva, uenezaji nyuma hutumiwa kupunguza utendakazi wa gharama kwa kuangalia kwanza jinsi thamani inavyobadilika.
Kuelewa upinde rangi kwenye kila safu iliyofichwa hufanya kuhesabu mabadiliko haya kuwa rahisi.
Mchakato, unaojulikana kama uenezaji nyuma, huanza kwenye safu ya pato na kurudi nyuma kwa tabaka za ingizo.
13. Katika muktadha wa kujifunza kwa kina, unaelewaje ukataji wa upinde rangi?
Upunguzaji wa Gradient ni njia ya kutatua suala la mlipuko wa miinuko ambayo hutokea wakati wa uenezaji wa nyuma (hali ambayo miinuko mikubwa isiyo sahihi hujilimbikiza kwa muda, na kusababisha marekebisho makubwa ya uzito wa muundo wa mtandao wa neva wakati wa mafunzo).
Kulipuka kwa kipenyo ni suala ambalo hujitokeza wakati gradient inakuwa kubwa sana wakati wa mafunzo, na kufanya kielelezo kutokuwa thabiti. Ikiwa gradient imevuka masafa yanayotarajiwa, thamani za upinde rangi husukumwa kipengele kwa kipengele hadi kiwango cha chini kilichobainishwa awali au cha juu zaidi.
Upunguzaji wa gradient huongeza uthabiti wa nambari wa mtandao wa neva wakati wa mafunzo, lakini una athari ndogo kwa utendakazi wa modeli.
14. Je, Kazi za Softmax na ReLU ni zipi?
Chaguo za kuamilisha zinazoitwa Softmax hutoa matokeo katika masafa kati ya 0 na 1. Kila pato hugawanywa ili jumla ya matokeo yote ni moja. Kwa tabaka za pato, Softmax hutumiwa mara kwa mara.
Kitengo cha Linear kilichorekebishwa, ambacho wakati mwingine hujulikana kama ReLU, ndicho kipengele cha kuwezesha kinachotumika zaidi. Ikiwa X ni chanya, inatoa X, vinginevyo itatoa sufuri. ReLU hutumiwa mara kwa mara kwa tabaka zilizozikwa.
15. Je, kielelezo cha mtandao wa neva kinaweza kufunzwa na uzani wote uliowekwa kuwa 0?
Mtandao wa neva hautawahi kujifunza kukamilisha kazi uliyopewa, kwa hivyo haiwezekani kutoa mafunzo kwa modeli kwa kuanzisha uzani wote hadi 0.
Viingilio vitasalia sawa kwa kila uzani katika W [1] ikiwa uzani wote utaanzishwa hadi sufuri, ambayo itasababisha niuroni kujifunza vipengele sawa mara kwa mara.
Sio tu kuanzisha uzani hadi 0, lakini kwa aina yoyote ya mara kwa mara kunaweza kusababisha matokeo madogo.
16. Ni nini kinachotofautisha enzi kutoka kwa kundi na kurudiarudia?
Aina tofauti za uchakataji wa hifadhidata na mbinu za kushuka daraja ni pamoja na bechi, marudio, na enzi. Epoch inahusisha mara moja kupitia mtandao wa neva wenye hifadhidata kamili, mbele na nyuma.
Ili kutoa matokeo ya kuaminika, mkusanyiko wa data mara nyingi hupitishwa mara kadhaa kwa kuwa ni kubwa mno kupita katika jaribio moja.
Zoezi hili la kuendesha idadi ndogo ya data mara kwa mara kupitia mtandao wa neva inajulikana kama kurudia. Ili kuhakikisha kuwa seti ya data inavuka mitandao ya neural kwa mafanikio, inaweza kugawanywa katika idadi ya bechi au seti ndogo, ambazo hujulikana kama batching.
Kulingana na saizi ya ukusanyaji wa data, mbinu zote tatu - enzi, marudio, na saizi ya kundi - kimsingi ni njia za kutumia algorithm ya kushuka kwa gradient.
17. Urekebishaji wa Kundi na Kuacha ni Nini?
Kuacha kuacha huzuia data kupita kiasi kwa kuondoa kwa nasibu vitengo vya mtandao vinavyoonekana na vilivyofichwa (kwa kawaida huacha asilimia 20 ya nodi). Huongeza idadi ya marudio yanayohitajika ili kupata mtandao kuungana.
Kwa kuhalalisha pembejeo katika kila safu ili kuwezesha wastani wa pato la sifuri na mkengeuko wa kawaida wa moja, urekebishaji wa bechi ni mkakati wa kuimarisha utendakazi na uthabiti wa mitandao ya neva.
18. Ni Nini Hutenganisha Mteremko wa Kijiko cha Stochastic kutoka Kushuka kwa Kundi la Gradient?
Kushuka kwa Gradient ya Kundi:
- Seti kamili ya data inatumika kuunda gradient kwa bechi ya upinde rangi.
- Idadi kubwa ya data na uzani unaosasishwa polepole hufanya muunganisho kuwa mgumu.
Kushuka kwa Gradient ya Stochastic:
- Upinde rangi wa stochastiki hutumia sampuli moja kukokotoa upinde rangi.
- Kwa sababu ya mabadiliko ya mara kwa mara ya uzani, huungana kwa haraka zaidi kuliko gradient ya batch.
19. Kwa nini ni muhimu kujumuisha zisizo za mstari katika mitandao ya neva?
Haijalishi kuna tabaka ngapi, mtandao wa neural utafanya kama kielelezo kwa kukosekana kwa usawa, na kufanya matokeo kutegemea ingizo.
Ili kuiweka kwa njia nyingine, mtandao wa neva wenye tabaka za n na vitengo vilivyofichwa vya m na kazi za uanzishaji wa mstari ni sawa na mtandao wa neural wa mstari bila safu zilizofichwa na uwezo wa kutambua mipaka ya utengano wa mstari pekee.
Bila mistari isiyo ya mstari, mtandao wa neva hauwezi kutatua masuala changamano na kuainisha ingizo kwa usahihi.
20. Je, tensor katika kujifunza kwa kina ni nini?
Safu ya pande nyingi inayojulikana kama tensor hutumika kama ujanibishaji wa matrices na vekta. Ni muundo muhimu wa data kwa ujifunzaji wa kina. Mkusanyiko wa N-dimensional wa aina za data za kimsingi hutumiwa kuwakilisha tensor.
Kila sehemu ya tensor ina aina sawa ya data, na aina hii ya data inajulikana kila wakati. Inawezekana kwamba kipande tu cha umbo—yaani, ni vipimo vingapi vilivyopo na kila kimoja ni kikubwa—kinachojulikana.
Katika hali wakati pembejeo pia zinajulikana kabisa, wengi wa shughuli huzalisha tensor zinazojulikana kikamilifu; katika hali nyingine, fomu ya tensor inaweza tu kuanzishwa wakati wa utekelezaji wa grafu.
21. Unawezaje kuchagua kitendakazi cha kuwezesha modeli ya kujifunza kwa kina?
- Inaleta maana kuajiri kitendakazi cha kuwezesha mstari ikiwa matokeo ambayo yanapaswa kutarajiwa ni halisi.
- Chaguo za kukokotoa za Sigmoid zinapaswa kutumika ikiwa matokeo ambayo yanapaswa kutabiriwa ni uwezekano wa darasa la binary.
- Chaguo za kukokotoa za Tanh zinaweza kutumika ikiwa matokeo yaliyokadiriwa yana uainishaji mbili.
- Kwa sababu ya urahisi wa kukokotoa, kazi ya ReLU inatumika katika anuwai ya hali.
22. Unamaanisha nini unaposema CNN?
Mitandao ya kina ya neva ambayo imebobea katika kutathmini taswira inayoonekana ni pamoja na mitandao ya neva ya kubadilisha (CNN, au ConvNet). Hapa, badala ya mitandao ya neva ambapo vekta inawakilisha ingizo, ingizo ni picha yenye njia nyingi.
Vielelezo vya multilayer hutumiwa kwa njia maalum na CNN ambayo inahitaji usindikaji mdogo sana.
23. Tabaka nyingi za CNN ni zipi?
Safu ya Ubadilishaji: Safu kuu ni safu ya ubadilishaji, ambayo ina aina mbalimbali za vichujio vinavyoweza kujifunzia na uga wa kupokea. Safu hii ya awali inachukua data ya ingizo na kutoa sifa zake.
Safu ya ReLU: Kwa kufanya mitandao isiwe ya mstari, safu hii hubadilisha saizi hasi kuwa sifuri.
Safu ya kukutanisha: Kwa kupunguza uchakataji na mipangilio ya mtandao, safu ya kuunganisha hatua kwa hatua hupunguza saizi ya anga ya uwakilishi. Ukusanyaji wa juu zaidi ndio njia inayotumika zaidi ya kuunganisha.
24. Ni nini matokeo ya kutofaa kupita kiasi, na unawezaje kuyaepuka?
Hii inajulikana kama kufaa kupita kiasi wakati mwanamitindo anapojifunza hila na kelele katika data ya mafunzo hadi inaathiri vibaya utumiaji wa data mpya.
Kuna uwezekano zaidi kutokea kwa miundo isiyo ya mstari ambayo inaweza kubadilika zaidi wakati wa kujifunza utendaji wa lengo. Muundo unaweza kufunzwa kutambua magari na lori, lakini unaweza tu kutambua magari yenye fomu mahususi ya kisanduku.
Ikizingatiwa kuwa ilifunzwa kwenye aina moja tu ya lori, huenda isiweze kutambua lori la flatbed. Kwenye data ya mafunzo, mfano hufanya kazi vizuri, lakini sio katika ulimwengu halisi.
Muundo usiofaa hurejelea ule ambao haujafunzwa vya kutosha kwenye data au kuweza kujumlisha taarifa mpya. Hii mara nyingi hutokea wakati mtindo unafunzwa na data isiyotosha au isiyo sahihi.
Usahihi na utendakazi vyote vinatatizwa na kutofaa.
Kuchukua data upya ili kukadiria usahihi wa modeli (uthibitishaji mtambuka wa K-fold) na kutumia mkusanyiko wa data wa uthibitishaji kutathmini muundo ni njia mbili za kuzuia kufifia kupita kiasi na kutofaa.
25. Katika kujifunza kwa kina, RNN ni nini?
Mitandao ya neva ya kawaida (RNNs), aina ya kawaida ya mitandao ya neva bandia, inakwenda kwa ufupisho wa RNN. Wao huajiriwa kuchakata jenomu, mwandiko, maandishi na mfuatano wa data, miongoni mwa mambo mengine. Kwa mafunzo yanayohitajika, RNNs huajiri uenezaji wa nyuma.
26. Eleza Kiboreshaji cha Adamu
Kiboreshaji cha Adam, pia kinachojulikana kama kasi ya kubadilika, ni mbinu ya uboreshaji iliyobuniwa ili kushughulikia hali zenye kelele kwa kutumia gradient chache.
Kando na kutoa masasisho ya kila kigezo kwa muunganisho wa haraka, kiboreshaji cha Adam huongeza muunganisho kupitia kasi, kuhakikisha kuwa kielelezo hakinaswa kwenye sehemu ya tandiko.
27. Deep autoencoders: ni nini?
Deep autoencoder ni jina la pamoja la mitandao miwili ya imani yenye ulinganifu ambayo kwa ujumla inajumuisha tabaka nne au tano zisizo na kina kwa nusu ya usimbaji wa mtandao na seti nyingine ya safu nne au tano za nusu ya kusimbua.
Tabaka hizi huunda msingi wa mitandao ya imani ya kina na huzuiwa na mashine za Boltzmann. Baada ya kila RBM, kisimbaji kiotomatiki kirefu hutekeleza mabadiliko ya mfumo jozi kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST.
Zinaweza pia kutumika katika hifadhidata zingine ambapo mabadiliko yaliyorekebishwa ya Gaussian yangependelewa zaidi ya RBM.
28. Je, Tensor Ina maana gani katika Tensorflow?
Hili ni swali lingine la mahojiano ya kina ya kujifunza ambayo huulizwa mara kwa mara. tensor ni dhana ya hisabati ambayo inaonekana kama safu za juu-dimensional.
Vipimo vya kupima ni safu hizi za data ambazo hutolewa kama ingizo kwa mtandao wa neva na zina vipimo na viwango mbalimbali.
29. Maelezo ya grafu ya hesabu
Msingi wa TensorFlow ni ujenzi wa grafu ya hesabu. Kila nodi hufanya kazi katika mtandao wa nodi, ambapo nodi husimama kwa shughuli za hisabati na kingo za tensor.
Wakati mwingine hujulikana kama "Grafu ya DataFlow" kwa kuwa data hutiririka katika umbo la grafu.
30. Mitandao ya maadui inayozalisha (GANs): ni nini?
Katika Mafunzo ya Kina, uundaji wa uundaji mzalishaji unakamilishwa kwa kutumia mitandao pinzani inayozalisha. Ni kazi isiyosimamiwa ambapo matokeo hutolewa kwa kutambua ruwaza katika data ya ingizo.
Kibaguzi hutumika kuainisha matukio yanayotolewa na jenereta, ilhali jenereta hutumika kutoa mifano mipya.
31. Utachaguaje idadi ya niuroni na tabaka zilizofichwa za kujumuisha kwenye mtandao wa neva unaposanifu usanifu?
Kwa kuzingatia changamoto ya biashara, idadi kamili ya nyuroni na tabaka fiche zinazohitajika ili kuunda usanifu wa mtandao wa neva haiwezi kubainishwa na sheria zozote ngumu na za haraka.
Katika mtandao wa neva, saizi ya safu iliyofichwa inapaswa kuanguka mahali fulani katikati ya saizi ya safu za pembejeo na pato.
Kuanza kwa kuunda muundo wa mtandao wa neural kunaweza kupatikana kwa njia chache za moja kwa moja, ingawa:
Kuanzia na majaribio ya kimsingi ya kimfumo ili kuona ni nini kitafanya vyema kwa mkusanyiko wowote wa data kulingana na uzoefu wa awali na mitandao ya neva katika mipangilio sawa ya ulimwengu halisi ndiyo njia bora ya kukabiliana na kila changamoto ya kipekee ya utabiri wa ulimwengu halisi.
Usanidi wa mtandao unaweza kuchaguliwa kulingana na ujuzi wa mtu wa kikoa cha suala na uzoefu wa awali wa mtandao wa neva. Wakati wa kutathmini usanidi wa mtandao wa neva, idadi ya tabaka na niuroni zinazotumiwa kwenye matatizo yanayohusiana ni mahali pazuri pa kuanzia.
Utata wa mtandao wa neva unapaswa kuongezwa hatua kwa hatua kulingana na makadirio ya matokeo na usahihi, kuanzia na muundo rahisi wa mtandao wa neva.
32. Ni aina gani za mitandao ya neva huajiriwa na mafunzo ya uimarishaji wa kina?
- Katika dhana ya kujifunza kwa mashine inayoitwa ujifunzaji wa kuimarisha, mtindo huo hufanya kazi ili kuongeza wazo la zawadi limbikizo, kama vile mambo ya moja kwa moja hufanya.
- Michezo na magari yanayojiendesha yote yanaelezwa kuwa matatizo yanayohusisha kuimarisha kujifunza.
- Skrini inatumika kama ingizo ikiwa tatizo la kuwakilishwa ni mchezo. Ili kutoa matokeo kwa awamu zinazofuata, algoriti huchukua saizi kama ingizo na kuzichakata kupitia tabaka nyingi za mitandao ya neva ya kubadilisha.
- Matokeo ya vitendo vya mfano, vyema au mbaya, hufanya kama uimarishaji.
Hitimisho
Kujifunza kwa Kina kumeongezeka kwa umaarufu zaidi ya miaka, na matumizi katika karibu kila eneo la tasnia.
Kampuni zinazidi kutafuta wataalam wenye uwezo ambao wanaweza kubuni miundo inayoiga tabia ya binadamu kwa kutumia mbinu za kujifunza kwa kina na mashine.
Wagombea ambao huongeza ujuzi wao na kudumisha ujuzi wao wa teknolojia hizi za kisasa wanaweza kupata fursa nyingi za kazi na malipo ya kuvutia.
Unaweza kuanza na mahojiano sasa kwa kuwa una ufahamu mkubwa wa jinsi ya kujibu baadhi ya maswali ya mahojiano ya kina yanayoombwa mara nyingi. Chukua hatua inayofuata kulingana na malengo yako.
Tembelea Hashdork Msururu wa Mahojiano kujiandaa kwa mahojiano.
Acha Reply