डीप लर्निंग एल्गोरिदम को अनपर्यवेक्षित लर्निंग टास्क पर लागू किया जा सकता है। यह एक महत्वपूर्ण लाभ है क्योंकि लेबल रहित डेटा लेबल किए गए डेटा की तुलना में अधिक प्रचुर मात्रा में होता है। गहरी संरचनाओं के उदाहरण जिन्हें अनियंत्रित तरीके से प्रशिक्षित किया जा सकता है, वे हैं तंत्रिका इतिहास कम्प्रेसर और गहन विश्वास नेटवर्क।
क्या गहन शिक्षण पर्यवेक्षित है या अनुपयोगी शिक्षण?
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक उपसमुच्चय है जो बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रोसेसिंग डेटा और कंप्यूटेशंस में प्रदर्शन करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क की कई परतों का उपयोग करता है। … डीप लर्निंग एल्गोरिथम मानव पर्यवेक्षण के बिना सीखने में सक्षम है, जिसका उपयोग संरचित और असंरचित दोनों प्रकार के डेटा के लिए किया जा सकता है।
क्या गहन शिक्षण अनुपयोगी है?
डीप लर्निंग एल्गोरिदम अनपर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों पर लागू किया जा सकता है। यह एक महत्वपूर्ण लाभ है क्योंकि लेबल रहित डेटा लेबल किए गए डेटा की तुलना में अधिक प्रचुर मात्रा में होता है। गहरी संरचनाओं के उदाहरण जिन्हें अनियंत्रित तरीके से प्रशिक्षित किया जा सकता है, वे हैं तंत्रिका इतिहास कम्प्रेसर और गहन विश्वास नेटवर्क।
क्या डीप लर्निंग अनपर्यवेक्षित लर्निंग के समान है?
डीप लर्निंग कई छिपी परतों, बड़े डेटा और शक्तिशाली कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके ऐसा करती है। … अनपर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम जैसे k-मीन्स, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग, और गाऊसी मिश्रण मॉडल डेटा में सार्थक संरचनाओं को सीखने का प्रयास करते हैं।
क्या डीप लर्निंग पर्यवेक्षित लर्निंग का सबसेट है?
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का विशेष उपसमुच्चय है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम की एक स्तरित संरचना पर निर्भर करता है जिसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कहा जाता है। डीप लर्निंग में डेटा की बहुत बड़ी जरूरत होती है लेकिन ठीक से काम करने के लिए बहुत कम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
