Algoriti za kujifunza kwa kina zinaweza kutumika kwa majukumu ya kujifunza yasiyosimamiwa. Hili ni faida muhimu kwa sababu data isiyo na lebo ni nyingi zaidi kuliko data iliyo na lebo. Mifano ya miundo ya kina ambayo inaweza kufunzwa kwa njia isiyosimamiwa ni vibano vya historia ya neva na mitandao ya imani ya kina.
Je, kujifunza kwa kina kunasimamiwa au kutosimamiwa?
Kujifunza kwa kina ni kitengo kidogo cha kanuni ya Kujifunza Mashine inayotumia safu nyingi za mitandao ya neva kufanya kazi katika kuchakata data na kukokotoa kiasi kikubwa cha data. … Kanuni za ujifunzaji wa kina ni uwezo wa kujifunza bila usimamizi wa binadamu, inaweza kutumika kwa aina za data zilizoundwa na zisizo na muundo.
Je, kujifunza kwa kina hakuna mtu anayesimamiwa?
Algoriti za kujifunza kwa kina zinaweza kutumika kwa kazi za kujifunza zisizosimamiwa. Hili ni faida muhimu kwa sababu data isiyo na lebo ni nyingi zaidi kuliko data iliyo na lebo. Mifano ya miundo ya kina ambayo inaweza kufunzwa kwa njia isiyosimamiwa ni vibano vya historia ya neva na mitandao ya imani ya kina.
Je, kujifunza kwa kina ni sawa na kujifunza bila kusimamiwa?
Deep Learning hufanya hivi kwa kutumia mitandao ya neva iliyo na tabaka nyingi zilizofichwa, data kubwa na rasilimali dhabiti za kukokotoa. … Katika ujifunzaji usiosimamiwa, kanuni za algoriti kama vile k-Means, nguzo za daraja, na miundo mchanganyiko ya Gaussian hujaribu kujifunza miundo yenye maana katika data.
Je, kujifunza kwa kina ni kitengo kidogo cha mafunzo yanayosimamiwa?
Kujifunza kwa kina ni sehemu ndogo maalum ya kujifunza kwa mashine. Kujifunza kwa kina kunategemea muundo wa safu ya algoriti unaoitwa mtandao wa neva bandia. Kujifunza kwa kina kuna mahitaji makubwa ya data lakini kunahitaji uingiliaji kati mdogo wa kibinadamu ili kufanya kazi ipasavyo.
