Խորը ուսուցման ալգորիթմները կարող են կիրառվել չվերահսկվող ուսումնական առաջադրանքների համար: Սա կարևոր առավելություն է, քանի որ չպիտակավորված տվյալները ավելի շատ են, քան պիտակավորված տվյալները: Խորը կառույցների օրինակներ, որոնք կարող են վարժվել առանց վերահսկողության, նյարդային պատմության կոմպրեսորներն են և խորը հավատքի ցանցերը:
Խորը ուսուցումը վերահսկվո՞ւմ է, թե՞ առանց վերահսկման:
Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի ենթաբազմություն է, որն օգտագործում է նեյրոնային ցանցերի մի քանի շերտեր՝ մեծ քանակությամբ տվյալների մշակման և հաշվարկների համար: Խորը ուսուցման ալգորիթմը կարող է սովորել առանց մարդու հսկողության, կարող է օգտագործվել ինչպես կառուցվածքային, այնպես էլ չկառուցված տվյալների համար:
Արդյո՞ք խորը ուսուցումն անվերահսկելի է:
Խորը ուսուցման ալգորիթմները կարող են կիրառվել չվերահսկվող ուսումնական առաջադրանքների համար: Սա կարևոր առավելություն է, քանի որ չպիտակավորված տվյալները ավելի շատ են, քան պիտակավորված տվյալները: Խորը կառույցների օրինակներ, որոնք կարող են վարժվել առանց վերահսկողության, նյարդային պատմության կոմպրեսորներն են և խորը հավատքի ցանցերը:
Արդյո՞ք խորը ուսուցումը նույնն է, ինչ չվերահսկվող ուսուցումը:
Deep Learning-ը դա անում է՝ օգտագործելով բազմաթիվ թաքնված շերտերով, մեծ տվյալների և հզոր հաշվողական ռեսուրսներով նեյրոնային ցանցեր: … Չվերահսկվող ուսուցման ժամանակ ալգորիթմները, ինչպիսիք են k-Means-ը, հիերարխիկ կլաստերավորումը և Գաուսի խառնուրդի մոդելները, փորձում են սովորել բովանդակալից կառուցվածքներ տվյալների մեջ:
Արդյո՞ք խորը ուսուցումը վերահսկվող ուսուցման ենթաբազմություն է:
Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման մասնագիտացված ենթաբազմություն է: Խորը ուսուցումը հիմնված է ալգորիթմների շերտավոր կառուցվածքի վրա, որը կոչվում է արհեստական նեյրոնային ցանց: Խորը ուսուցումը տվյալների ահռելի կարիք ունի, սակայն ճիշտ գործելու համար մարդկային քիչ միջամտություն է պահանջվում:
