심화 학습이란 무엇입니까? 장단점은 무엇입니까?

심화 학습은 모드 (사운드, 이미지 등) 를 모델링하는 방법입니다. ) 기계 학습 분야에서도 통계학에 기반한 확률 모델이다. 다양한 패턴을 모델링한 후 다양한 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 모델링하려는 패턴이 사운드인 경우 이러한 인식은 음성 인식으로 해석될 수 있습니다. 이와 같이 기계 학습 알고리즘을 정렬 알고리즘과 비교하면 심도 있는 학습 알고리즘은 버블 시퀀스와 같은 여러 정렬 알고리즘 중 하나이며 일부 응용 프로그램 장면에서는 장점이 있습니다.

심화 학습의 장점은 무엇입니까?

패턴을 식별하기 위해, 일반적인 방법은 어떤 식으로든 이 패턴의 특징을 추출하는 것이다. 이 기능의 추출 방법은 때때로 수동으로 설계하거나 지정하는 경우도 있고, 때로는 비교적 많은 양의 데이터를 제공하는 전제 하에 컴퓨터 자체에서 요약되는 경우도 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 컴퓨터명언) 심도 있는 학습은 컴퓨터가 패턴 특징을 자동으로 학습할 수 있는 방법을 제시하고, 피쳐 학습을 모델링 과정에 통합하여 인위적인 설계 특징으로 인한 불완전성을 줄입니다. 현재 심도 있는 학습을 핵심으로 하는 일부 기계 학습 응용 프로그램은 특정 조건을 충족하는 응용 프로그램 시나리오에서 기존 알고리즘을 능가하는 식별 또는 분류 성능을 획득했습니다.

심도 있는 학습의 폐단?

심도 있는 학습은 자동으로 패턴의 특징을 학습하여 인식 정확도를 높일 수 있지만, 이 알고리즘은 사용자가' 상당한' 데이터를 제공할 수 있다는 전제하에 한다. 즉, 제한된 데이터만 제공할 수 있는 응용 프로그램 시나리오에서 심도 있는 학습 알고리즘은 데이터 법칙을 편파적으로 추정할 수 없으므로 인식 효과가 기존의 간단한 알고리즘보다 낮을 수 있습니다. 또한 심도 있는 학습에서 그림 모델의 복잡성으로 인해 알고리즘의 시간 복잡성이 급격히 증가했습니다. 알고리즘의 실시간 성능을 보장하기 위해서는 더 높은 병렬 프로그래밍 기술과 더 나은 하드웨어 지원이 필요합니다. 따라서 현재 경제력이 비교적 강한 과학연구기관이나 기업만이 심도 있는 학습 알고리즘을 이용하여 최첨단 실제 응용을 할 수 있다.