Hûn hewce ne ku di derbarê pêşveçûnê de agahdariya hilberî ya مصنوatî
Pirtûka forma hêza makîneya hêzdar e (ML) ku avahiyên mathematîk ên mîkrobat bi navê torên neuralî ve bi karanîna pirtirkêmtir agahdarî (agahdarî) bikar tîne.
Definition Deep Deep
Perwerdehiya rêbazek ML-ê bikar tîne ku gelek tîranên torên neuralî bikar tînin ku ji bo cûreyên hêsan ên bêtir danûstandinên pêvajoyê bikin. Gelek caran hînbûna hierarchîk tê gotin, hînkirina kûrên cûrên torên cûrbecî yên ku bi taybetmendiyên fêrî (wekî navê nimûneyên tê gotin) tê bikaranîn û wan di nav rêzên mezin, raweyên danûstandinên danûstandinan de (dane) de nexşînin. Yek ji xwenîşandanên pêşîn ên perwerdehiya kûr a bernameyek bû ku ev wêneyên serfirazên ji xalên ji YouTube-ê ve bi serkeftî ve hilbijartin.
Mersûmên Bixwîn ên Di Rojane Jiyana Demokratîk de
Perwerdehiya ne tenê di nav nasnameya wêneyê de tête bikaranîn, lê her weha wergera zimanê werger, dagirkeriyê, û danûstandinên daneyên danûstandinên ji hêla kompaniyên wan re têkildar dikin. Ji bo nimûne, Netflix fêrbûna karûbarên xerîbên xwe yên fikrît dike û pêşniyaz dike ku kîjan nîşan dide û fîlmên ku hûn dixwazin dixwazin. Bi vî awayî Netflix dizane ku fîlmên fîlm û belgefîlmên di şîreta we de di çalakiyê de pêk bînin. Amazon dixebite ku ji bo kirîna kirina we û tiştên ku we hatî çêtirîn lêgerînê ji bo pêşniyarên nû yên muzîkên welatê nû yên ku hûn dikarin bibin şexsî bikin û ku hûn li bazara spî û rengê zêrîn in bazarê in. pêlav Wekî ku fêrbûna kûrtirîn bêtir agahdariya ji ber daneyên rawestî û rawest pêşkêş dike, karsazît dikarin dikarin hewceyên hewceyên wan ên mişterên xwe hêvî bikin, pargîdanek kesane bêtir xizmeta kirrûbirra kesane.
Networkên Neural Network û Deep Learning
Ji bo ku fêmkirina fêrbûna hêsan hêsan bi hêsantir, em bila hevpeymaniya me ya neteweyî ya nermalavî (ANN) dîsa bibîne. Ji bo hînbûna kûr, difikirin ku avahiyek 15-çîroka çîrokek bloka bajêr digel pênc avahiyên din ên din. Li her aliyekî kolanan hene. Avahiya me avakirin A. A avakirina avahiyek e A û heman aliyekî kolanan wek avahiyên B û C li ser kolanan de ji avahiyê A avahiyê 1 û avahiyê B ji avahiyê 2 2 û avê ava dike. Her avahiyek hejmarek cuda ye, ji materyalên cûda ve hatiye çêkirin û şêwazek archîtalîzmê ji aliyê din ve hatiye çêkirin. Lêbelê, her avahiyek hîn di navendên cuda de (layers) yên navendî (nodes) têne sazkirin -Wê her avakirina yekînek yekN e.
Bifikirin ku pakêkek dîjîtal li avahiya A-ê, ku gelek gelek cûda agahiyên ji gelek çavkaniyên wekî daneyên daneyên bingehîn, stêrên vîdyoyê, stêrên telefon, telefonên radyoyê û wêneyan-ê de hene, lê di nav deynek mezin de ne di çarçoveyek logî de (tête danûstandinên danûstendinê) ne tête kirin an çêkirin. Agahdariyê ji her parçe ve ji 1 stî 15- ê ji bo pêvajoya şandin. Piştî ku agahdariya gumble ya 15- ê (hilberîn) tête, ew di avakirina avahiyê 3 de, bi encama pêvajoyê ya çêkirina encama dawiyê ji avahiyê avakirina şandin. A. Building 3 hîn dibe ku encama avakirina A-A û Piştre agahdariya pêvajoya her parçe di heman rengê de bête kirin. Gava ku agahdariyê li qada avahiyê 3, ew ji wê derê avakirina avahiyên avahiyê şandiye şandin. 1 Building 1 fêr dike ku encamên avahiyê 3 pêşî berî ku pêvajoyan bi rêwîtiyê bi binavê derxistin. Avahiyê 1 di heman demê de agahdariya encam û encamê derbas dibe ku C Building, ku pêvajoyê û şandina avakirina 2-ê, ku pêvajoyê dike û şandina avakirina B.
Her ANN (avakirina) di mînaka me de ji bo taybetmendiyên cûda di danûstandinên unorganized (agahdariya agahdariyê) de û encamên ku li avahiyê din dûr dike. Pirtûka pêşîn tevlêbûna (hilberîn) hilberîn (encam) ji berê yê yek. Dema ku daneyên danûstandinên her ANN (avakirin), pêvajoyek taybetmendî tête darizandin û veguhestin, da ku dema daneyên dahatûya borî (hilberînîn) ya ANN (avakirin), ew tête kategorî û nîşankirî ye (bêtir amadekirî).
Muxaberatên Artificial, Perwerdehiya Materyal, û Perwerdehiya Dûr
Çawa hînbûna kûr di nav tevahiya wêneyê ya Înternatîfê مصنوavî (AI) û ML de ye? Pêdivîbûna fêrbûna hêza ML-ê dike û rêjeya karkerên AI-ê bi kar bikin. Ji ber ku fêrbûna kûr di bikaranîna bikaranîna neuralên xwe de û taybetmendiyên naskirî di nav dezgehên daneyên taybet ên algorithm de hêsan e , ew dikare agahdarî ji agahiyên bêhêzî (raw) yên bêyî ku hewcedariya bernameyek bi dest bi destnîşankirina dest bi destnîşankirina destûra yekem - Karê karûbarkirina ku çewtiyê dike. Pêdivîbûna fêrbûna alîkarî komputerên baştirîn û çêtirîn daneyên daneyên karanîna herdu karsaz û kesan re alîkarî bikin.