Python Deep Learning - Einführung

Tief strukturiertes Lernen oder hierarchisches Lernen oder kurz Deep Learning ist Teil der Familie der Methoden des maschinellen Lernens, die selbst eine Teilmenge des breiteren Feldes der künstlichen Intelligenz sind.

Deep Learning ist eine Klasse von Algorithmen für maschinelles Lernen, die mehrere Schichten nichtlinearer Verarbeitungseinheiten zur Merkmalsextraktion und -transformation verwenden. Jede aufeinanderfolgende Ebene verwendet die Ausgabe der vorherigen Ebene als Eingabe.

Tiefe neuronale Netze, tiefe Glaubensnetzwerke und wiederkehrende neuronale Netze wurden auf Bereiche wie Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Audioerkennung, Filterung sozialer Netzwerke, maschinelle Übersetzung und Bioinformatik angewendet, wo sie Ergebnisse erzielten, die mit und in einigen Fällen vergleichbar waren besser als menschliche Experten.

Deep Learning Algorithmen und Netzwerke -

• basieren auf dem unbeaufsichtigten Lernen mehrerer Ebenen von Merkmalen oder Darstellungen der Daten. Features auf höherer Ebene werden von Features auf niedrigerer Ebene abgeleitet, um eine hierarchische Darstellung zu bilden.

• Verwenden Sie für das Training eine Form des Gefälles.