Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
- 1. Ano nga ba ang Deep Learning?
- 2. Ano ang pinagkaiba ng Deep Learning sa Machine Learning?
- 3. Ano ang iyong kasalukuyang pagkaunawa sa mga neural network?
- 4. Ano nga ba ang perceptron?
- 5. Ano nga ba ang deep neural network?
- 6. Ano ang Eksaktong Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Ano ang layunin ng activation function sa isang neural network?
- 8. Ano nga ba ang Gradient Descent?
- 9. Ano ang Eksaktong Pag-andar ng Gastos?
- 10. Paano malalampasan ng malalalim na network ang mga mababaw?
- 11. Ilarawan ang forward propagation.
- 12. Ano ang backpropagation?
- 13. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral, paano mo naiintindihan ang gradient clipping?
- 14. Ano ang Softmax at ReLU Function?
- 15. Maaari bang sanayin ang isang modelo ng neural network na ang lahat ng mga timbang ay nakatakda sa 0?
- 16. Ano ang pagkakaiba ng isang panahon mula sa isang batch at isang pag-ulit?
- 17. Ano ang Batch Normalization at Dropout?
- 18. Ano ang Naghihiwalay sa Stochastic Gradient Descent mula sa Batch Gradient Descent?
- 19. Bakit mahalagang isama ang mga hindi linearidad sa mga neural network?
- 20. Ano ang tensor sa malalim na pag-aaral?
- 21. Paano mo pipiliin ang activation function para sa isang deep learning model?
- 22. Ano ang ibig mong sabihin sa CNN?
- 23. Ano ang maraming mga layer ng CNN?
- 24. Ano ang mga epekto ng labis at kulang sa paggamit, at paano mo ito maiiwasan?
- 25. Sa malalim na pag-aaral, ano ang RNN?
- 26. Ilarawan ang Adam Optimizer
- 27. Malalim na autoencoders: ano ang mga ito?
- 28. Ano ang Kahulugan ng Tensor sa Tensorflow?
- 29. Isang paliwanag ng isang computational graph
- 30. Generative adversarial networks (GANs): ano ang mga ito?
- 31. Paano mo pipiliin ang bilang ng mga neuron at mga nakatagong layer na isasama sa neural network habang ikaw ay nagdidisenyo ng arkitektura?
- 32. Anong mga uri ng neural network ang ginagamit ng deep reinforcement learning?
- Konklusyon
Ang malalim na pag-aaral ay hindi isang bagong ideya. Ang mga artificial neural network ay nagsisilbing tanging pundasyon ng machine learning subset na kilala bilang deep learning.
Ang malalim na pag-aaral ay isang paggaya sa utak ng tao, tulad ng mga neural network, dahil nilikha ang mga ito upang gayahin ang utak ng tao.
Kanina pa ganito. Sa mga araw na ito, pinag-uusapan ito ng lahat dahil wala kaming halos kasing lakas sa pagpoproseso o data tulad ng mayroon kami ngayon.
Sa nakalipas na 20 taon, ang malalim na pag-aaral at machine learning ay lumitaw bilang resulta ng malaking pagtaas sa kapasidad sa pagproseso.
Upang matulungan kang maghanda para sa anumang mga katanungan na maaari mong harapin kapag naghahanap ng iyong pinapangarap na trabaho, gagabay sa iyo ang post na ito sa maraming malalim na mga tanong sa pakikipanayam sa pag-aaral, mula sa simple hanggang sa kumplikado.
1. Ano nga ba ang Deep Learning?
Kung dadalo ka sa a malalim na pag-aaral pakikipanayam, walang alinlangang nauunawaan mo kung ano ang malalim na pag-aaral. Ang tagapanayam, gayunpaman, ay inaasahan mong magbigay ng isang detalyadong tugon kasama ng isang paglalarawan bilang tugon sa tanong na ito.
Para makapagsanay neural network para sa malalim na pag-aaral, dapat gumamit ng malaking halaga ng organisado o hindi nakaayos na data. Upang makahanap ng mga nakatagong pattern at katangian, gumagawa ito ng mga kumplikadong pamamaraan (halimbawa, ang pagkilala sa imahe ng isang pusa mula sa larawan ng isang aso).
2. Ano ang pinagkaiba ng Deep Learning sa Machine Learning?
Bilang isang sangay ng artificial intelligence na kilala bilang machine learning, sinasanay namin ang mga computer gamit ang data at mga istatistikal at algorithmic na pamamaraan upang mas gumanda ang mga ito sa paglipas ng panahon.
Bilang isang aspeto ng machine learning, ginagaya ng malalim na pag-aaral ang arkitektura ng neural network na nakikita sa utak ng tao.
3. Ano ang iyong kasalukuyang pagkaunawa sa mga neural network?
Ang mga artipisyal na sistema na kilala bilang mga neural network ay kahawig ng mga organic na neural network na matatagpuan sa katawan ng tao nang napakalapit.
Paggamit ng isang pamamaraan na kahawig kung paano ang utak ng tao function, ang neural network ay isang koleksyon ng mga algorithm na naglalayong tukuyin ang pinagbabatayan na mga ugnayan sa isang piraso ng data.
Ang mga system na ito ay nakakakuha ng kaalaman na partikular sa gawain sa pamamagitan ng paglalantad ng kanilang mga sarili sa isang hanay ng mga dataset at halimbawa, sa halip na sa pamamagitan ng pagsunod sa anumang mga panuntunang partikular sa gawain.
Ang ideya ay sa halip na magkaroon ng pre-programmed na pag-unawa sa mga dataset na ito, natututo ang system ng mga natatanging katangian mula sa data na pinapakain nito.
Ang tatlong network layer na pinakakaraniwang ginagamit sa Neural Networks ay ang mga sumusunod:
- Layer ng input
- Nakatagong layer
- Output layer
4. Ano nga ba ang perceptron?
Ang biological neuron na matatagpuan sa utak ng tao ay maihahambing sa isang perceptron. Maramihang mga input ang natatanggap ng perceptron, na pagkatapos ay nagsasagawa ng maraming pagbabago at pag-andar at gumagawa ng isang output.
Ang isang linear na modelo na tinatawag na perceptron ay ginagamit sa binary classification. Ginagaya nito ang isang neuron na may iba't ibang input, bawat isa ay may iba't ibang timbang.
Kinakalkula ng neuron ang isang function gamit ang mga weighted input na ito at ilalabas ang mga resulta.
5. Ano nga ba ang deep neural network?
Ang malalim na neural network ay isang artificial neural network (ANN) na may ilang mga layer sa pagitan ng input at output layer (DNN).
Ang mga malalim na neural network ay mga malalim na arkitektura na neural network. Ang salitang "malalim" ay tumutukoy sa mga function na may maraming mga antas at mga yunit sa isang solong layer. Maaaring gumawa ng mas tumpak na mga modelo sa pamamagitan ng pagdaragdag ng higit pa at mas malalaking layer upang makuha ang mas malalaking antas ng mga pattern.
6. Ano ang Eksaktong Multilayer Perceptron (MLP)?
Ang mga layer ng input, nakatago, at output ay nasa MLP, katulad ng sa mga neural network. Ito ay binuo katulad ng isang solong-layer na perceptron na may isa o higit pang mga nakatagong layer.
Ang binary na output ng isang solong layer na perceptron ay maaari lamang ikategorya ang mga linear na separable na klase (0,1), samantalang ang MLP ay maaaring magklasipika ng mga nonlinear na klase.
7. Ano ang layunin ng activation function sa isang neural network?
Tinutukoy ng isang activation function kung ang isang neuron ay dapat mag-activate o hindi sa pinakapangunahing antas. Maaaring tanggapin ng anumang activation function ang weighted sum ng mga input at bias bilang input. Kasama sa mga activation function ang step function, ang Sigmoid, ang ReLU, ang Tanh, at ang Softmax.
8. Ano nga ba ang Gradient Descent?
Ang pinakamahusay na diskarte para sa pagliit ng isang function ng gastos o isang error ay gradient descent. Ang paghahanap ng local-global minima ng function ay ang layunin. Tinutukoy nito ang landas na dapat sundin ng modelo upang mabawasan ang error.
9. Ano ang Eksaktong Pag-andar ng Gastos?
Ang function ng gastos ay isang sukatan upang masuri kung gaano kahusay gumaganap ang iyong modelo; minsan ito ay kilala bilang "pagkawala" o "error." Sa panahon ng backpropagation, ginagamit ito upang kalkulahin ang error ng layer ng output.
Sinasamantala namin ang kamalian na iyon upang palawakin ang mga proseso ng pagsasanay ng neural network sa pamamagitan ng pagtulak nito pabalik sa neural network.
10. Paano malalampasan ng malalalim na network ang mga mababaw?
Ang mga nakatagong layer ay idinaragdag sa mga neural network bilang karagdagan sa mga layer ng input at output. Sa pagitan ng mga layer ng input at output, ang mga mababaw na neural network ay gumagamit ng isang nakatagong layer, samantalang ang mga malalim na neural network ay gumagamit ng maraming mga antas.
Ang isang mababaw na network ay nangangailangan ng ilang mga parameter upang magawang magkasya sa anumang function. Ang mga malalalim na network ay maaaring umangkop sa mga pag-andar nang mas mahusay kahit na may maliit na bilang ng mga parameter dahil kasama nila ang ilang mga layer.
Mas gusto na ngayon ang malalalim na network dahil sa kanilang versatility sa pagtatrabaho sa anumang uri ng data modeling, maging ito man ay para sa speech o picture recognition.
11. Ilarawan ang forward propagation.
Ang mga input ay ipinapadala kasama ng mga timbang sa nakabaon na layer sa isang prosesong kilala bilang pagpapalaganap ng pagpapasa.
Ang output ng activation function ay kinukuwenta sa bawat at bawat nakabaon na layer bago mapunta ang pagproseso sa susunod na layer.
Ang proseso ay nagsisimula sa input layer at umuusad sa ultimate output layer, kaya ang pangalan ng forward propagation.
12. Ano ang backpropagation?
Kapag ang mga timbang at bias ay inayos sa neural network, ginagamit ang backpropagation upang bawasan ang function ng gastos sa pamamagitan ng pag-obserba muna kung paano nagbabago ang halaga.
Ang pag-unawa sa gradient sa bawat nakatagong layer ay ginagawang simple ang pagkalkula ng pagbabagong ito.
Ang proseso, na kilala bilang backpropagation, ay nagsisimula sa output layer at lumilipat pabalik sa input layers.
13. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral, paano mo naiintindihan ang gradient clipping?
Ang Gradient Clipping ay isang paraan para sa pagresolba sa isyu ng mga sumasabog na gradient na lumitaw sa panahon ng backpropagation (isang kundisyon kung saan ang mga makabuluhang maling gradient ay naiipon sa paglipas ng panahon, na humahantong sa mga makabuluhang pagsasaayos sa mga timbang ng modelo ng neural network sa panahon ng pagsasanay).
Ang mga sumasabog na gradient ay isang isyu na lumitaw kapag ang mga gradient ay nagiging masyadong malaki sa panahon ng pagsasanay, na ginagawang hindi matatag ang modelo. Kung ang gradient ay lumagpas sa inaasahang hanay, ang mga gradient na halaga ay itinutulak sa bawat elemento sa isang paunang natukoy na minimum o maximum na halaga.
Pinapaganda ng gradient clipping ang numerical stability ng isang neural network habang nagsasanay, ngunit may kaunting epekto ito sa performance ng modelo.
14. Ano ang Softmax at ReLU Function?
Ang isang activation function na tinatawag na Softmax ay gumagawa ng isang output sa hanay sa pagitan ng 0 at 1. Ang bawat output ay hinati upang ang kabuuan ng lahat ng mga output ay isa. Para sa mga layer ng output, ang Softmax ay madalas na ginagamit.
Ang Rectified Linear Unit, kung minsan ay kilala bilang ReLU, ay ang pinaka ginagamit na activation function. Kung positibo ang X, maglalabas ito ng X, kung hindi, maglalabas ito ng mga zero. Regular na inilalapat ang ReLU sa mga nakabaon na layer.
15. Maaari bang sanayin ang isang modelo ng neural network na ang lahat ng mga timbang ay nakatakda sa 0?
Ang neural network ay hindi kailanman matututong kumpletuhin ang isang naibigay na trabaho, kaya hindi posible na sanayin ang isang modelo sa pamamagitan ng pagsisimula ng lahat ng mga timbang sa 0.
Ang mga derivative ay mananatiling pareho para sa bawat timbang sa W [1] kung ang lahat ng mga timbang ay sinisimulan sa zero, na magreresulta sa pag-aaral ng mga neuron ng parehong mga tampok nang paulit-ulit.
Hindi lamang pagsisimula ng mga timbang sa 0, ngunit sa anumang anyo ng pare-pareho ay malamang na magresulta sa isang subpar na resulta.
16. Ano ang pagkakaiba ng isang panahon mula sa isang batch at isang pag-ulit?
Kasama sa iba't ibang anyo ng pagproseso ng mga dataset at gradient descent technique ang batch, iteration, at epoch. Kasama sa Epoch ang isang beses sa pamamagitan ng isang neural network na may buong dataset, parehong pasulong at paatras.
Upang makapagbigay ng maaasahang mga resulta, ang dataset ay madalas na ipinapasa nang maraming beses dahil ito ay masyadong malaki upang maipasa sa isang pagsubok.
Ang kasanayang ito ng paulit-ulit na pagpapatakbo ng isang maliit na dami ng data sa pamamagitan ng isang neural network ay tinutukoy bilang pag-ulit. Upang matiyak na matagumpay na tinatahak ng set ng data ang mga neural network, maaari itong hatiin sa isang bilang ng mga batch o subset, na kilala bilang batching.
Depende sa laki ng pagkolekta ng data, lahat ng tatlong pamamaraan—panahon, pag-ulit, at laki ng batch—ay mahalagang mga paraan ng paggamit ng algorithm ng gradient descent.
17. Ano ang Batch Normalization at Dropout?
Pinipigilan ng dropout ang overfitting ng data sa pamamagitan ng random na pag-alis ng parehong nakikita at nakatagong mga unit ng network (karaniwang bumababa ng 20 porsiyento ng mga node). Dinodoble nito ang bilang ng mga pag-ulit na kinakailangan para makapag-converge ang network.
Sa pamamagitan ng pag-normalize ng mga input sa bawat layer upang magkaroon ng mean output activation na zero at isang standard deviation ng isa, ang batch normalization ay isang diskarte para mapahusay ang performance at stability ng neural networks.
18. Ano ang Naghihiwalay sa Stochastic Gradient Descent mula sa Batch Gradient Descent?
Batch Gradient Descent:
- Ang kumpletong dataset ay ginagamit upang bumuo ng gradient para sa batch gradient.
- Ang napakalaking dami ng data at ang mabagal na pag-update ng mga timbang ay nagpapahirap sa convergence.
Stochastic Gradient Descent:
- Gumagamit ang stochastic gradient ng isang sample upang makalkula ang gradient.
- Dahil sa mas madalas na pagbabago ng timbang, mas mabilis itong nagko-converge kaysa sa batch gradient.
19. Bakit mahalagang isama ang mga hindi linearidad sa mga neural network?
Kahit gaano karaming mga layer ang mayroon, ang isang neural network ay kumikilos tulad ng isang perceptron sa kawalan ng mga non-linearities, na ginagawang linearly na nakadepende sa input ang output.
Sa ibang paraan, ang isang neural network na may n layer at m nakatagong unit at linear activation function ay katumbas ng isang linear neural network na walang nakatagong mga layer at may kakayahang makita ang mga linear separation border lamang.
Kung walang mga non-linearity, hindi malulutas ng neural network ang mga kumplikadong isyu at tumpak na ikategorya ang input.
20. Ano ang tensor sa malalim na pag-aaral?
Ang multidimensional array na kilala bilang tensor ay nagsisilbing generalization ng mga matrice at vectors. Ito ay isang mahalagang istraktura ng data para sa malalim na pag-aaral. Ang mga N-dimensional na array ng mga pangunahing uri ng data ay ginagamit upang kumatawan sa mga tensor.
Ang bawat bahagi ng tensor ay may parehong uri ng data, at ang uri ng data na ito ay palaging kilala. Posibleng isang piraso lang ng hugis—ibig sabihin, kung gaano karaming dimensyon ang mayroon at kung gaano kalaki ang bawat isa—ang nalalaman.
Sa mga sitwasyon kung saan ang mga input ay lubos na kilala, ang karamihan ng mga operasyon ay gumagawa ng ganap na kilalang tensor; sa ibang mga kaso, ang anyo ng isang tensor ay maaari lamang itatag sa panahon ng pagpapatupad ng graph.
21. Paano mo pipiliin ang activation function para sa isang deep learning model?
- Makatuwirang gumamit ng linear activation function kung ang kinalabasan na dapat asahan ay aktuwal.
- Ang isang Sigmoid function ay dapat gamitin kung ang output na dapat hulaan ay isang binary class na posibilidad.
- Ang isang function na Tanh ay maaaring magamit kung ang inaasahang output ay naglalaman ng dalawang klasipikasyon.
- Dahil sa kadalian ng pag-compute, ang ReLU function ay naaangkop sa isang malawak na hanay ng mga sitwasyon.
22. Ano ang ibig mong sabihin sa CNN?
Kasama sa mga malalim na neural network na dalubhasa sa pagsusuri ng visual na imahe ang mga convolutional neural network (CNN, o ConvNet). Dito, sa halip na sa mga neural network kung saan ang isang vector ay kumakatawan sa input, ang input ay isang multi-channel na larawan.
Ang mga multilayer perceptron ay ginagamit sa isang espesyal na paraan ng mga CNN na nangangailangan ng napakakaunting preprocessing.
23. Ano ang maraming mga layer ng CNN?
Convolutional Layer: Ang pangunahing layer ay ang convolutional layer, na may iba't ibang mga filter na matututuhan at isang receptive field. Kinukuha ng paunang layer na ito ang data ng input at kinukuha ang mga katangian nito.
ReLU Layer: Sa pamamagitan ng paggawa ng mga network na hindi linear, ginagawang zero ng layer na ito ang mga negatibong pixel.
Pooling layer: Sa pamamagitan ng pag-minimize ng pagpoproseso at mga setting ng network, unti-unting pinapaliit ng pooling layer ang spatial na laki ng representasyon. Max pooling ay ang pinaka ginagamit na paraan ng pooling.
24. Ano ang mga epekto ng labis at kulang sa paggamit, at paano mo ito maiiwasan?
Ito ay kilala bilang overfitting kapag natutunan ng isang modelo ang mga intricacies at ingay sa data ng pagsasanay hanggang sa punto kung saan negatibong nakakaapekto ito sa paggamit ng modelo ng bagong data.
Ito ay mas malamang na mangyari sa mga nonlinear na modelo na mas madaling ibagay habang nag-aaral ng function ng layunin. Ang isang modelo ay maaaring sanayin upang matukoy ang mga sasakyan at trak, ngunit maaari lamang nitong matukoy ang mga sasakyang may partikular na anyo ng kahon.
Dahil ito ay sinanay lamang sa isang uri ng trak, maaaring hindi nito matukoy ang isang flatbed na trak. Sa data ng pagsasanay, gumagana nang maayos ang modelo, ngunit hindi sa aktwal na mundo.
Ang isang under-fitted na modelo ay tumutukoy sa isa na hindi sapat na sinanay sa data o nakakapag-generalize sa bagong impormasyon. Madalas itong nangyayari kapag ang isang modelo ay sinasanay na may hindi sapat o hindi tumpak na data.
Ang katumpakan at pagganap ay parehong nakompromiso sa pamamagitan ng underfitting.
Ang pag-resamp ng data para tantyahin ang katumpakan ng modelo (K-fold cross-validation) at paggamit ng validation dataset para masuri ang modelo ay dalawang paraan para maiwasan ang overfitting at underfitting.
25. Sa malalim na pag-aaral, ano ang RNN?
Ang mga paulit-ulit na neural network (RNN), isang karaniwang iba't ibang mga artipisyal na neural network, ay ginagamit sa pagdadaglat na RNN. Ginagamit ang mga ito upang iproseso ang mga genome, sulat-kamay, teksto, at mga pagkakasunud-sunod ng data, bukod sa iba pang mga bagay. Para sa kinakailangang pagsasanay, ang mga RNN ay gumagamit ng backpropagation.
26. Ilarawan ang Adam Optimizer
Ang Adam optimizer, na kilala rin bilang adaptive momentum, ay isang diskarte sa pag-optimize na binuo upang pangasiwaan ang maingay na mga sitwasyon na may kalat-kalat na mga gradient.
Bilang karagdagan sa pagbibigay ng mga update sa bawat parameter para sa mas mabilis na convergence, pinapahusay ng Adam optimizer ang convergence sa pamamagitan ng momentum, na tinitiyak na ang isang modelo ay hindi nakulong sa saddle point.
27. Malalim na autoencoders: ano ang mga ito?
Ang deep autoencoder ay ang kolektibong pangalan para sa dalawang simetriko malalim na paniniwalang network na karaniwang may kasamang apat o limang mababaw na layer para sa kalahati ng pag-encode ng network at isa pang hanay ng apat o limang layer para sa kalahati ng pag-decode.
Ang mga layer na ito ay bumubuo sa pundasyon ng malalim na mga network ng paniniwala at pinipigilan ng mga makinang Boltzmann. Pagkatapos ng bawat RBM, isang malalim na autoencoder ang naglalapat ng mga binary na pagbabago sa dataset na MNIST.
Magagamit din ang mga ito sa iba pang mga dataset kung saan mas pipiliin ang mga naayos na pagbabagong Gaussian kaysa sa RBM.
28. Ano ang Kahulugan ng Tensor sa Tensorflow?
Ito ay isa pang malalim na tanong sa pakikipanayam sa pag-aaral na regular na tinatanong. Ang tensor ay isang mathematical na konsepto na nakikita bilang mga mas mataas na dimensional na array.
Ang mga tensor ay ang mga data array na ito na ibinibigay bilang input sa neural network at may iba't ibang dimensyon at ranggo.
29. Isang paliwanag ng isang computational graph
Ang pundasyon ng isang TensorFlow ay ang pagbuo ng isang computational graph. Ang bawat node ay gumagana sa isang network ng mga node, kung saan ang mga node ay nakatayo para sa mathematical operations at mga gilid para sa tensors.
Minsan ito ay tinutukoy bilang isang "DataFlow Graph" dahil ang data ay dumadaloy sa hugis ng isang graph.
30. Generative adversarial networks (GANs): ano ang mga ito?
Sa Deep Learning, ang generative modeling ay ginagawa gamit ang generative adversarial networks. Ito ay isang hindi pinangangasiwaang trabaho kung saan ang resulta ay ginawa sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga pattern sa input data.
Ginagamit ang discriminator upang ikategorya ang mga pagkakataong ginawa ng generator, samantalang ang generator ay ginagamit upang makagawa ng mga bagong halimbawa.
31. Paano mo pipiliin ang bilang ng mga neuron at mga nakatagong layer na isasama sa neural network habang ikaw ay nagdidisenyo ng arkitektura?
Dahil sa isang hamon sa negosyo, ang tiyak na bilang ng mga neuron at mga nakatagong layer na kailangan upang makabuo ng isang neural network architecture ay hindi matutukoy ng anumang mahirap at mabilis na mga panuntunan.
Sa isang neural network, ang laki ng hidden layer ay dapat mahulog sa isang lugar sa gitna ng laki ng input at output layer.
Ang isang maagang pagsisimula sa paglikha ng disenyo ng neural network ay maaaring makamit sa ilang tuwirang pamamaraan, bagaman:
Ang pagsisimula sa ilang pangunahing sistematikong pagsubok upang makita kung ano ang pinakamahusay na gaganap para sa anumang partikular na dataset batay sa dating karanasan sa mga neural network sa mga katulad na setting sa real-world ay ang pinakamahusay na paraan upang harapin ang bawat natatanging real-world na predictive na hamon sa pagmomodelo.
Maaaring piliin ang configuration ng network batay sa kaalaman ng isang tao sa domain ng isyu at naunang karanasan sa neural network. Kapag tinatasa ang setup ng isang neural network, ang bilang ng mga layer at neuron na ginagamit sa mga kaugnay na problema ay isang magandang lugar upang magsimula.
Ang pagiging kumplikado ng neural network ay dapat na unti-unting tumaas batay sa inaasahang output at katumpakan, simula sa isang simpleng disenyo ng neural network.
32. Anong mga uri ng neural network ang ginagamit ng deep reinforcement learning?
- Sa paradigm ng machine learning na tinatawag na reinforcement learning, kumikilos ang modelo upang i-maximize ang ideya ng pinagsama-samang reward, tulad ng ginagawa ng mga live na bagay.
- Ang mga laro at self-driving na sasakyan ay parehong inilarawan bilang mga problemang kinasasangkutan reinforcement learning.
- Ang screen ay ginagamit bilang input kung ang problema ay kinakatawan ay isang laro. Upang makabuo ng output para sa mga susunod na yugto, kinukuha ng algorithm ang mga pixel bilang input at pinoproseso ang mga ito sa pamamagitan ng maraming layer ng convolutional neural network.
- Ang mga resulta ng mga aksyon ng modelo, pabor o masama, ay nagsisilbing pampalakas.
Konklusyon
Ang Deep Learning ay tumaas sa katanyagan sa paglipas ng mga taon, na may mga aplikasyon sa halos lahat ng lugar ng industriya.
Ang mga kumpanya ay lalong naghahanap ng mga karampatang eksperto na maaaring magdisenyo ng mga modelo na tumutulad sa gawi ng tao gamit ang malalim na pag-aaral at mga diskarte sa pag-aaral ng makina.
Ang mga kandidato na nagpapataas ng kanilang kakayahan at nagpapanatili ng kanilang kaalaman sa mga makabagong teknolohiyang ito ay makakahanap ng malawak na hanay ng mga pagkakataon sa trabaho na may kaakit-akit na suweldo.
Maaari kang magsimula sa mga panayam ngayon na mayroon kang malakas na kaalaman sa kung paano tumugon sa ilan sa mga pinakamadalas na hinihiling na malalim na pag-aaral na mga tanong sa panayam. Gawin ang susunod na hakbang batay sa iyong mga layunin.
Bisitahin ang Hashdork's Serye ng Panayam upang maghanda para sa mga panayam.
Mag-iwan ng Sagot