Învățare profundă

Înțelegerea Machine Learning-ului

Sara Billen

Curriculum Manager, DataCamp

Ce este învățarea profundă?

  • Aka: rețele neuronale
    • Unitate de bază: neuroni (noduri)
  • Ramură specială a învățării automate
  • Necesită mai multe date
  • Optim când intrările sunt imagini sau text

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Corelație între două variabile

 

 

Mapare între variabile cu neuron în mijloc

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Predicția veniturilor din box office

Explicație rețea neuronală

Înțelegerea Machine Learning-ului

Învățare profundă

 

  • Rețelele neuronale sunt mult mai mari
  • Învățare profundă: rețea neuronală cu mulți neuroni
  • Poate rezolva probleme complexe
Înțelegerea Machine Learning-ului

Când se folosește învățarea profundă?

  • Volume mari de date
  • Acces la putere de procesare
  • Lipsă de cunoștințe de domeniu
  • Probleme complexe
    • Vedere computerizată
    • Procesarea limbajului natural
Înțelegerea Machine Learning-ului

Să exersăm!

Înțelegerea Machine Learning-ului

Preparing Video For Download...