다양한 예제로 쉽게 배우는

딥 러닝은 신경망을 구축, 교육 및 사용하는 현대적인 방법입니다. 기본적으로 새로운 아키텍처입니다. 요즘 실제로, 아무도 „일반 네트워크“에서 딥 러닝을 분리하지 않습니다. 우리는 심지어 그들을 위해 동일한 라이브러리를 사용합니다. 멍청이처럼 보이지 않으려면 네트워크 유형의 이름을 지정하고 유행어를 피하는 것이 좋습니다. 유연한 좌석 배치가 이러한 문제를 완화할 수 있지만 이러한 솔루션이 항상 가능한 것은 아닙니다. 위의 전략 중 일부의 독특한 배열에 의해 제기 되는 환경 제약을 염두에 두고 신중 하 게 물리적 공간의 제한으로 이러한 연습을 계획 합니다. 고전 기계 학습은 종종 두 가지 범주로 나뉩니다 – 감독 및 감독되지 않은 학습. 분류에서 회귀 예측 변수는 별로 유용하지 않습니다. 우리가 일반적으로 원하는 것은 0과 1 사이의 어딘가에 추측을 만드는 예측 변수입니다. 쿠키 품질 분류기에서 1을 예측하면 쿠키가 완벽하고 완전히 군침이 도는 것이라는 확신이 있습니다.

0을 예측하면 쿠키가 쿠키 업계에 당황스럽다는 확신이 높습니다. 이 범위 내에 속하는 값은 신뢰도가 떨어지므로 0.6의 예측이 „남자, 그건 힘든 전화이지만, 예, 그 쿠키를 판매할 수 있습니다“라는 의미로 시스템을 설계할 수 있지만, 정확히 중간에 있는 값은 0.5로 나타낼 수 있습니다. 완전한 불확실성. 이것이 항상 신뢰가 분류자에서 분배되는 방식은 아니지만 매우 일반적인 디자인이며 그림의 목적을 위해 작동합니다. 이 과정은 다양한 주제에 걸쳐 반복될 수 있으며, 여러분의 지도력은 계속 진행되고 학생들을 붙잡을 수 있도록 도와줍니다. 나중에 스패머는 이메일 끝에 „좋은“ 단어를 많이 추가하여 베이지안 필터를 처리하는 방법을 배웠습니다. 아이러니하게도, 이 방법은 베이지안 중독이라고 불렸다. Naive Bayes는 역사상 가장 우아하고 실질적으로 유용한 알고리즘으로 내려갔지만 이제 다른 알고리즘이 스팸 필터링에 사용됩니다. 다음은 쿠키 품질 테스트 연구의 결과로, 교육 예제는 모두 파란색으로 „좋은 쿠키“(y = 1) 또는 빨간색 „나쁜 쿠키“(y = 0)로 표시되어 있습니다. 개념 학습의 특정 심리학 이론을 이미 가정하지 않고 인간 (또는 동물) 개념 학습에 대한 일반적인 진술을하는 것은 어렵습니다. 철학에서 개념과 개념 학습의 고전적인 견해는 추상화, 데이터 압축, 단순화 및 요약의 과정을 말하지만, 개념 학습의 현재 인기있는 심리학 이론은 이러한 모든 기본 포인트에 분기.

심리학의 역사는 개념 학습에 대한 많은 이론의 상승과 하락을 보았다. 고전 적 조절 (파블로프에 의해 정의 된 대로) 초기 실험 기술을 만들었습니다. 왓슨에 의해 설명하고 클라크 헐에 의해 정교로 강화 학습은 행동 심리학에 지속적인 패러다임을 만들었습니다. 인지 심리학은 개념 형성을 위한 컴퓨터 및 정보 흐름 은유를 강조했습니다. 개념 형성과 지식 구조의 신경망 모델은 조지 밀러의 워드넷과 같은 지식 조직의 강력한 계층 적 모델을 열었습니다. 신경망은 요인 분석 또는 컨볼루션을 사용하여 학습의 계산 모델을 기반으로 합니다. 신경망은 또한 칼 래슬리와 도널드 힙다음 학습의 신경 과학 및 정신 생리학적 모델에 열려 있습니다. 유능한 ML 디자이너의 공급은 아직이 수요를 따라 잡지 못했습니다.

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