c++ 딥러닝 예제

이것은 단지 구조_svm_graph_labeling_problem 주변의 편리한 래퍼일 뿐이며 dlib의 다른 모든 트레이너와 유사하게 보이게 합니다. 또한 구조에 의해 구현 된 알고리즘과 같은 기계 학습 방법에 대한 좋은 소개를 포함하기 때문에 세바스찬 노노진과 크리스토프 H. Lampert에 의해 컴퓨터 비전에서 구조화 된 예측 및 학습 책을 읽는 것이 좋습니다_ graph_labeling_trainer. 기계 학습 모델은 학습할 데이터의 기본 특성에 대한 가정 집합입니다. 이 모델은 기계 학습 알고리즘이 학습해야 하는 내용을 결정하는 기준으로 사용됩니다. 데이터에 대한 정확한 가정을 하는 좋은 모델은 기계가 좋은 결과를 제공하는 데 필요한 데, 오버피팅은 기계 학습 알고리즘을 학습 데이터에 너무 밀접하게 집중하여 올바르게 사용할 만큼 일반화되지 않도록 하는 결과입니다. 새 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 기계가 «잘못된 것을 학습»하고 새로운 데이터를 올바르게 해석할 수 없게 되는 예입니다. 이 기사는 스탠포드 교수 앤드류 Ng 가 그의 자유롭고 개방적인 기계 학습 과정에서 가르친 자료에 크게 그립니다. 이 과정은이 문서에서 논의 된 모든 것을 깊이 다루며 ML 실무자를위한 실용적인 조언을 제공합니다. 나는이 매혹적인 분야를 더 탐험하는 데 관심이있는 사람들에게이 코스를 매우 추천 할 수 없습니다. 그러나 몇 가지 기본적인 공통 스레드가 있으며, 가장 중요한 주제는 1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 작성한 이 자주 인용된 진술로 요약됩니다. 프로그램되어 있습니다.» 머신 러닝(ML)은 ML이 데이터 마이닝, 자연어 처리, 이미지 인식 및 전문가 시스템과 같은 광범위한 중요한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있다는 인식이 높아짐에 따라 자체적으로 출시되고 있습니다.

ML은 이러한 모든 도메인 과 그 이상에서 잠재적인 솔루션을 제공하며 미래 문명의 기둥이 될 것입니다. 기계 학습은 기계가 잘못된 것이 아니라 올바른 것을 배우도록 보장하는 데 수반되는 많은 미묘한 복잡성으로 인해 많은 헌신과 연습을 필요로 합니다. 기계 학습을위한 훌륭한 온라인 과정은 앤드류 Ng의 코스라 과정입니다. 우리 대부분은 우리의 첫 번째 언어로 C ++를 가지고 있지만 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 것에 관해서는 파이썬은 단순하고 미리 작성된 모듈 라이브러리가 많기 때문에 언어에 이동하게됩니다. 그러나 C ++를 기계 학습에도 사용할 수 있습니까? 그리고 만약 그렇다면, 어떻게? 이는 대부분의 감독된 기계 학습 시스템의 기본 이론을 다룹니다. 그러나 기본 개념은 손에 문제에 따라 다양한 방법으로 적용 할 수 있습니다. 우리는 기계 학습 분야의 기본 이론의 대부분을 다루었지만 물론 표면을 거의 긁지 않았습니다. 딥 러닝은 인공 신경망에 의존하는 기계 학습 방법으로, 컴퓨터 시스템이 예제로 학습할 수 있도록 합니다.

대부분의 경우 딥 러닝 알고리즘은 생물학적 신경계에서 발견되는 정보 패턴을 기반으로 합니다. 대부분의 감독 학습 응용 프로그램에서 궁극적인 목표는 미세조정된 예측 함수 h(x)(«가설»이라고도 함)를 개발하는 것입니다.

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