Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données
Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.. Cet article traitera des sujets suivants
- Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
- Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé..
- Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
- Le 5 Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.. Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé..
L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées. L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées, L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées, à la Banque, L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées, etc.
Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées, L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées.
L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées:
- Couche d'entrée: L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées.
- Cape cachée: couche cachée, L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées.
- Couche de sortie – L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées
L'algorithme d'apprentissage en profondeur est capable d'apprendre sans supervision humaine et peut être utilisé pour les types de données structurées et non structurées. Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée.. Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée..
Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée.. Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée..
Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée.:
Cette couche crée une sortie qui devient l'entrée de la couche suivante, connue sous le nom de couche cachée.:
Essentiellement, nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur.
Ici, dans cet article, nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur.
- Neuronal artificiel rouge
- Convolucional neuronal rouge
- Réseau de neurones récurrents
À présent, nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur 3 nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur:
1. Neuronal artificiel rouge:
nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur. nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur.
nous pouvons classer l'apprentissage en profondeur en deux types, puis approfondir chaque type dans divers algorithmes d'apprentissage en profondeur. Le cerveau humain a des milliards de neurones et chaque neurone est constitué d'un corps cellulaire qui est responsable du calcul de l'information en transmettant l'information aux neurones cachés et en fournissant la sortie finale..
ANN initialement dans la phase de formation apprend à identifier des modèles basés sur les entrées données à la couche d'entrée. Au cours de cette phase, La sortie d'Ann est comparée à la sortie réelle, et la différence entre ces deux est connue comme une erreur.
L'objectif est de minimiser l'erreur en ajustant le poids et le biais de l'interconnexion, ce qu'on appelle la rétropropagation. Avec le processus de rétropropagation, la différence entre la sortie souhaitée et la sortie réelle produit la plus petite erreur.
2. Convolucional neuronal rouge
CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé, CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé.
CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé. Il y a principalement 4 CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé
Paso: 1 CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé
CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé. CNN est un type d'apprentissage en profondeur supervisé.
Paso: 2 regroupement
Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul, Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul.
Paso: 3 Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul
Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul.
Paso: 4 couche entièrement connectée
Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul.
3. Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul. Le binning est une opération de sous-échantillonnage qui réduit les dimensions et le calcul. Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images, Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images, traitement du langage naturel, Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images.
Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images, Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images. Il y a principalement 4 Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images.
- Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images.
- De la même manière, Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images + 1.
- Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images
- Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images.
De cette manière, Le RNN est de préférence utilisé dans les légendes d'images, réduisant ainsi la complexité de l'incrémentation des paramètres et se souvenant de chaque sortie précédente en donnant chaque sortie comme entrée à la couche cachée suivante.
Le 5 Cet article vise à expliquer l'apprentissage profond et certains algorithmes d'apprentissage profond supervisé.
Ensuite, montre quelques façons dont l'apprentissage en profondeur est utilisé dans diverses industries.
1. Vision par ordinateur
La vision par ordinateur repose principalement sur des méthodes de traitement d'images. Avant l'apprentissage en profondeur, le meilleur algorithme de vision par ordinateur basé sur l'apprentissage automatique conventionnel et le traitement d'image a donné un taux d'erreur de 25%. Mais, lorsqu'un réseau de neurones profonds était utilisé pour le traitement d'images, le taux d'erreur a été réduit à 16 pourcent, et maintenant avec l'avancement des algorithmes d'apprentissage en profondeur, le taux d'erreur a été réduit à moins de 4%.
2. Analyse et compréhension de textes
Analyse et compréhension de textes, analyse des sentiments, traduction automatique, etc. Analyse et compréhension de textes, Analyse et compréhension de textes.
3. Reconnaissance vocale
Analyse et compréhension de textes. Traditionnellement, Analyse et compréhension de textes, Analyse et compréhension de textes.
4. La reconnaissance de formes
Analyse et compréhension de textes. Analyse et compréhension de textes, images en sons ou audio.
PayPal utilise l'apprentissage en profondeur via H2O, une plateforme d'analyse prédictive, pour aider à prévenir les transactions de paiement et les achats frauduleux et
5. véhicules autonomes
Le véhicule autonome a réussi à collecter des données sur son environnement à partir de divers capteurs, l'expliquer et, basé sur l'explication, choisir les actions à entreprendre. L'apprentissage en profondeur nous permet d'apprendre à travailler aussi efficacement que les humains.
Merci pour la lecture! Dans mon prochain article, Je vais vous expliquer diverses fonctions d'activation avec des applications.
Les médias présentés dans cet article ne sont pas la propriété de DataPeaker et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.
