반응형 전체 글102 딥러닝 신경망을 위한 앙상블 학습 방법 딥러닝 신경망을 위한 앙상블 학습 방법 여러 모델의 예측을 결합하여 성능을 개선하는 방법 딥 러닝 신경망은 비선형 방법입니다. 향상된 유연성을 제공하고 사용 가능한 교육 데이터의 양에 비례하여 확장할 수 있습니다. 이 유연성의 단점은 확률적 훈련 알고리즘을 통해 학습한다는 것입니다. 즉, 훈련 데이터의 세부 사항에 민감하고 훈련할 때마다 다른 가중치 집합을 찾을 수 있으므로 차례로 다른 예측을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 이를 분산이 큰 신경망이라고 하며 예측에 사용할 최종 모델을 개발하려고 할 때 답답할 수 있습니다. 신경망 모델의 분산을 줄이는 성공적인 접근 방식은 단일 모델 대신 여러 모델을 훈련하고 이러한 모델의 예측을 결합하는 것입니다. 이를 앙상블 학습이라고 하며 예측의 분산을 줄일 뿐만 .. 2022. 2. 27. 딥 러닝에 대해 알아야 할 5가지 중요한 기술 딥 러닝에 대해 알아야 할 5가지 중요한 기술 딥 러닝은 지난 몇 년 동안 매우 중요해진 인공 지능 및 머신 러닝 알고리즘 의 특정 유형인 심층 신경망 아키텍처를 사용하는 데이터 마이닝 프로세스입니다 . 딥 러닝 애플리케이션이 곧 당신의 삶에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 딥 러닝 을 사용하면 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 복잡한 작업을 완료하는 방법을 기계에 가르칠 수 있습니다. 인공지능 시대로 접어들고 있다그리고 기계 학습. 오늘날 인간이 하고 있는 많은 일을 기계가 하게 될 미래. 과거에는 문제를 해결하는 방법을 단계별로 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍해야 했습니다. 여기에는 많은 if-then 문, for 루프 및 논리 연산이 포함됩니다. 미래에 기계는 문제를 해결하는 방법을 스스로 가르칠 것입.. 2022. 2. 27. 딥 러닝 알고리즘 소개 딥 러닝 알고리즘 소개 딥 러닝 알고리즘은 신경망에서 여러 계층의 뉴런으로 구성된 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 이러한 각 데이터는 다음 계층에 대한 데이터를 나타냅니다. 이미지 데이터처럼 구조화되지 않은 대부분의 데이터 세트에는 수백만 개의 기능이 있을 수 있습니다. 이 엄청난 수의 기능으로 인해 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것이 불가능해집니다. 딥 러닝 알고리즘은 신경망의 각 계층에서 이동하는 동안 이러한 유형의 데이터에 대해 점진적으로 더 많이 학습할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘 딥 러닝 모델을 만들려면 여러 알고리즘을 작성하고 함께 혼합하고 뉴런 네트워크를 만들어야 합니다. 딥 러닝은 계산 비용이 많이 듭니다. 딥 러닝 모델을 지원하기 위해 Tensor Flow, Py-Torch, Chai.. 2022. 2. 26. 머신 러닝 대 딥 러닝의 차이 무엇에 대한 혼란입니까? 머신 러닝 대 딥 러닝의 차이 무엇에 대한 혼란입니까? "머신 러닝"과 "딥 러닝"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 실제로는 상당히 다릅니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 인공 지능 유형입니다. 반면에 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터 표현을 학습하는 기계 학습의 하위 분야입니다. 그렇다면 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까? 차이점을 알기 위해 그것들이 무엇인지 알아봅시다. 머신 러닝이란 무엇입니까? 머신 러닝은 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신 러닝은 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘의 연구 및 구성을 탐구합니다. 이러한 알고리즘은 명시적으로 프로그래.. 2022. 2. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 26 다음 반응형
