Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
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In Deep Learning und Deep Learning sind zwei Zweige der künstlichen Intelligenz, die menschliches Leben revolutionieren. Während sie eng miteinander verbunden sind und oft zusammen verwendet werden, gibt es einige wichtige Unterschiede: - Machine Learning ist ein breiter Begriff, der jeden Algorithmus, der lernen kann und verbessern aus Erfahrung, ohne explizit programmiert werden. Machine Learning Algorithmen bauen ein mathematisches Modell auf Basis von Beispieldaten, bekannt als "Training Daten", um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden, um die Aufgabe zu erfüllen. - Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke mit vielen Schichten von Verarbeitungseinheiten für Funktionen Extraktion und Musteranalyse verwendet. Diese tiefen neuronalen Netzwerke versuchen zu imitieren, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Sie lernen von großen Datenmengen, um Muster und Einsichten zu erkennen. - Deep Learning-Modelle sind lose inspiriert durch die neuronalen Verbindungen im Gehirn. Sie werden riesige Mengen von Daten gefüttert und lernen, indem sie Muster in den Daten erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu machen, ohne auf Regeln basierte Programmierung zu verlassen. Machine Learning-Modelle können auf kleinere Mengen von Daten, wie Klassifizierung oder Regressionen. - Lernmodelle, die Lernen viele Lernmodelle erhöhen viele Lernmodelle für komplexe maschinelle Lernmodelle zu erlernen erhöhen.
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Gibt es alternative Arten des Lernens?
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Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es mehrere Techniken, die als verschiedene "Arten des Lernens" interpretiert werden können. Um einige zu nennen: 1. Haupt Lernprobleme: a. **überwachtes Lernen**: Anwendungen, in denen die Trainingsdaten Beispiele der Eingabevektoren zusammen mit ihren entsprechenden Zielvektoren umfassen. b. **Unüberwachtes Lernen**: Anwendungen, in denen es keinen Lehrer oder Lehrer gibt, und der Algorithmus muss lernen, die Daten ohne diesen Leitfaden sinnvoll zu machen. c. **ReinforcementLearning**: Die Anwendung lernt, was zu tun ist – wie man Situationen zu Aktionen kartiert – um ein numerisches Belohnungssignal zu maximieren. Dem Lernenden wird nicht gesagt, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, sondern er muss herausfinden, welche Aktionen die größte Belohnung bringen, indem er sie versucht 2. Hybride Lernprobleme: a. **Semi-Supervised Learning**: Die Anwendung wird ein paar beschriftete Beispiele gegeben und muss aus einer großen Sammlung von unmarkierten Beispielen machen. Selbst die Etiketten selbst mögen nicht die orakulären Wahrheiten sein, dieb. **Selbst-überwachtes Lernen**: Der selbst-überwachte Lernrahmen erfordert nur unmarkierte Daten, um einen Vorwand für Lernaufgaben wie die Vorhersage von Kontext oder Bildrotation zu formulieren, für die ein Ziel ohne Aufsicht berechnet werden kann. c. In **Multi-Instanz-Lernen** wird eine ganze Sammlung von Beispielen als enthaltend oder nicht enthaltend eines Beispiels einer Klasse gekennzeichnet, aber die einzelnen Mitglieder der Sammlung werden nicht beschriftet. 3. Statistische Schlussfolgerung: a.**Induktives Lernen**: Induktives Denken bezieht sich auf die Verwendung bestimmter Fälle zur Bestimmung allgemeiner Ergebnisse, z.B. allgemein. Die Anwendung wird darauf trainiert, die Funktion aus den angegebenen Daten abzuleiten b. **Deduktive Schlussfolgerung**: Deduktion ist die Umkehrung der Induktion. Wenn die Induktion von der spezifischen zur allgemeinen geht, geht der Abzug von der allgemeinen zur spezifischen. Die Anwendung wird für die Ableitung der Werte der gegebenen Funktion für Punkte des Interesses ausgebildet. c. **TransduktivLearning**: Die Anwendung wird trainiert, um die Werte der unbekannten Funktion für Interessenspunkte aus den angegebenen Daten ableiten zu können. 4. Lerntechniken (das kann als Lernarten gesehen werden) a. **Multi-Task Learning**: Ist ein Weg, die Verallgemeinerung zu verbessern, indem man die Beispiele (die als weiche Einschränkungen betrachtet werden können, die den Parametern auferlegt werden) aus mehreren Aufgaben zusammenfasst. b. **Aktives Lernen**: Der Lernende sammelt adaptiv oder interaktiv Trainingsbeispiele, typischerweise durch Abfrage eines Orakels.c. **Online Learning**: Diese Technik wird verwendet, wenn wir Streaming-Daten haben. Anstatt auf alle Daten zu warten (ein vollständiger Datensatz) aktualisieren wir unsere Schätzungen, sobald jeder neue Datenpunkt ankommt. d. **Transfer Learning**: Bei dieser Art des Lernens wird ein Modell zuerst auf eine Aufgabe trainiert, dann wird einige oder alle des Modells als Ausgangspunkt für eine (neue) verwandte Aufgabe verwendet. e. **Ensemble Learning**: Besteht aus der Entwicklung einer Population von Basislernern (Anwendungen) aus derAusbildungsdaten, und dann die Kombination zu der zusammengesetzten Anwendung / Prädiktor.
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