Apprendimento profondo

Autore: Eugene Taylor
Data Della Creazione: 10 Agosto 2021
Data Di Aggiornamento: 1 Luglio 2024
Anonim
Come funziona il deep learning (apprendimento profondo)
Video: Come funziona il deep learning (apprendimento profondo)

Contenuto

Definizione - Cosa significa Deep Learning?

Il deep learning è una raccolta di algoritmi utilizzati nell'apprendimento automatico, utilizzati per modellare astrazioni di alto livello nei dati attraverso l'uso di architetture di modelli, che sono composte da più trasformazioni non lineari. Fa parte di un'ampia famiglia di metodi utilizzati per l'apprendimento automatico basati su rappresentazioni dell'apprendimento dei dati.


Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare ed eseguire la tua azienda dal cloud.

Techopedia spiega il Deep Learning

Il deep learning è un approccio specifico utilizzato per costruire e formare reti neurali, che sono considerati nodi decisionali altamente promettenti. Un algoritmo è considerato profondo se i dati di input vengono passati attraverso una serie di non linearità o trasformazioni non lineari prima che diventino output. Al contrario, la maggior parte degli algoritmi di machine learning moderni sono considerati "superficiali" perché l'input può arrivare solo a pochi livelli di chiamata di subroutine.

L'apprendimento profondo rimuove l'identificazione manuale delle funzionalità nei dati e, invece, si affida a qualsiasi processo di formazione abbia per scoprire gli schemi utili negli esempi di input. Questo rende la formazione della rete neurale più semplice e veloce e può produrre un risultato migliore che fa avanzare il campo dell'intelligenza artificiale.