يمكن تطبيق خوارزميات التعلم العميق علىمهام التعلم غير الخاضعة للرقابة. هذه فائدة مهمة لأن البيانات غير المصنفة أكثر وفرة من البيانات المصنفة. أمثلة على الهياكل العميقة التي يمكن تدريبها بطريقة غير خاضعة للرقابة هي ضواغط التاريخ العصبي وشبكات المعتقدات العميقة.
هل التعلم العميق تحت الإشراف أم التعلم غير الخاضع للإشراف؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من خوارزمية التعلم الآلي التي تستخدم طبقات متعددة من الشبكات العصبية لأداء معالجة البيانات والحسابات على كمية كبيرة من البيانات. … خوارزمية التعلم العميققادرة على التعلم بدون إشراف بشري، ويمكن استخدامها لكل من أنواع البيانات المنظمة وغير المنظمة.
هل التعلم العميق غير خاضع للرقابة؟
يمكن تطبيق خوارزميات التعلم العميقعلى مهام التعلم غير الخاضعة للإشراف. هذه فائدة مهمة لأن البيانات غير المصنفة أكثر وفرة من البيانات المصنفة. أمثلة على الهياكل العميقة التي يمكن تدريبها بطريقة غير خاضعة للرقابة هي ضواغط التاريخ العصبي وشبكات المعتقدات العميقة.
هل التعلم العميق هو نفسه التعلم غير الخاضع للإشراف؟
يقوم التعلم العميق بهذا من خلال استخدام الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات المخفية والبيانات الضخمة والموارد الحسابية القوية. … في التعلم غير الخاضع للإشراف ، تحاول الخوارزميات مثل k-Means والتكتل الهرمي ونماذج المزيج الغاوسي تعلم الهياكل ذات المعنى في البيانات.
هل التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الخاضع للإشراف؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي. يعتمد التعلم العميق على بنية ذات طبقات من الخوارزميات تسمى الشبكة العصبية الاصطناعية. يحتاج التعلم العميق إلى بيانات ضخمة ولكنه يتطلب القليل من التدخل البشري ليعمل بشكل صحيح.
