c# 딥러닝 예제

딥 러닝에는 신경망에서 영감을 얻은 순차적 계층이 있습니다. 이러한 도면층은 피쳐 선택 의무가 있는 비선형 함수를 가합니다. 각 레이어에는 다음 레이어에 대한 입력으로 사용되는 출력이 있습니다. 딥 러닝 애플리케이션은 컴퓨터 비전(예: 얼굴 또는 개체 인식), 음성 인식, NLP(자연어 프로세스) 및 사이버 위협 탐지입니다. 머신 러닝은 인공 지능의 하위 지점으로 간주되며 통계 기법을 사용하여 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하는 대신 특정 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있는 기능을 제공합니다. 앞서 언급했듯이 모든 중요한 기계 학습 개념은 1950년대로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그러나 주요 아이디어는 몇 가지 예측을 할 수있는 수학적 모델을 개발하는 것입니다. 이 모델은 일반적으로 일부 데이터에 대해 미리 학습됩니다. 우리 앞에 놓인 문제에 대해 자세히 알아보기 전에 잠시 생각해 보겠습니다. 글쎄, 거기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째는 기술이 섀시를 넘고 있다는 것입니다. 우리는 이것이 단지 몇 가지 연습하고 규범인 곳으로 이해한 모호한 과학이었던 시대에서 움직이고 있습니다.

오늘날 우리는 우리 집에서 실제 문제를 해결할 수있는 자체 기계 학습 모델을 구축 할 수 있습니다. 파이썬과 R은이 분야에서 선도적 인 언어가되었고 이미 광범위한 라이브러리를 가지고 있습니다. Microsoft는 클라우드 기반 분석을 위한 Azure 기계 학습과는 별도로 이러한 옵션을 제공하지 않았습니다. 또 다른 흥미로운 사실은 기계 학습의 이면에 있는 아이디어가 오래 전으로 돌아가고 있다는 것입니다. 우리가 오늘 사용하고 탐구하는 개념은 몇 가지 “고대”지식을 기반으로하기 때문에 당신은이 이상한 스팀 펑크 과학으로 관찰 할 수 있습니다. 바이스 정리는 1763년에, 그리고 1913년에 마르코프의 사슬이 되었다. 학습 기계의 아이디어는 튜링의 학습 기계와 프랭크 로젠블랏의 퍼셉트론에, 50 년대로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 이것은 우리가 우리를 백업할 수 있는 50년 이상의 지식을 가지고 있다는 것을 의미합니다. 요약하자면, 우리는 많은 지식을 가지고 있고 많은 데이터를 가지고 있으며 기술을 가지고 있는 역사의 특정 시점에 있습니다. 따라서 이러한 도구를 최대한 활용하는 것은 당사의 달려 있습니다.

Azure Machine Learning은 예측 분석 솔루션을 쉽게 구축, 배포 및 공유할 수 있는 완전히 관리되는 클라우드 서비스입니다. 권장 엔진 샘플 앱에는 .NET 앱에서 사용되는 Azure 기계 학습이 표시됩니다. 우리는 역전과 진화를 통해 학습 할 수있는 기능적 심층 신경망을 구축 할 것입니다. 코드는 네트워크 아키텍처를 변경할 수 있도록 확장가능하므로 대부분의 정품 인증 기능이 내장되어 있지만 네트워크 성능이 쉽게 수정될 수 있습니다. 딥 러닝은 두 개 이상의 숨겨진 계층을 포함하는 신경망입니다. 신경망을 신기는 경우 이 링크를 연구해 보십시오. 오버피팅을 유발하는 레이어가 더 많기 때문에 더 많은 데이터가 있습니다. 오버피팅은 학습 데이터 집합에서 모델을 테스트 세트에 맞게 완료하고 항상 모델 내부에 하나의 답변이 있을 때 발생합니다. 모델의 좋은 특징 중 하나는 완전한 우연이 아닌 일반화하는 것입니다. 딥 러닝은 정밀도와 속도면에서 인간의 뇌를 모방한 것입니다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 뇌 피질에서 영감을 얻은 것입니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 시각적 피질 층은 전체 시야를 모두 덮었다.

이러한 민감한 셀에는 커널 또는 필터 매트릭스의 역할이 있으며 이 문서의 후반부에서 주의를 기울여야 합니다. 하나님은 눈에서 오는 중요한 데이터를 추출하기 위해이 세포를 만들었습니다. 실제로 딥 러닝은 기계 학습의 한 분야입니다.

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