Daftar Isi:

Apakah pembelajaran yang mendalam itu sulit?
Apakah pembelajaran yang mendalam itu sulit?

Video: Apakah pembelajaran yang mendalam itu sulit?

Video: Apakah pembelajaran yang mendalam itu sulit?
Video: Metode Mindfulness Buat yang Susah Fokus dan Konsentrasi (Agar Mudah Menjalani Hidup) 2024, November
Anonim

Pembelajaran mendalam mudah jika Anda ingin mendapatkan sesuatu untuk bekerja. Pembelajaran mendalam sangat sulit jika Anda ingin bekerja dengan baik. Berikut adalah beberapa tantangan terbuka di pembelajaran yang mendalam.

Demikian juga, apakah deep learning itu sulit?

Pilih sesuatu yang lebih sulit untuk mempelajari , mempelajari jaringan saraf yang dalam seharusnya tidak menjadi tujuan tetapi efek samping. Pembelajaran mendalam sangat kuat justru karena itu membuat keras hal-hal mudah. Dalam jaringan menangani sinyal alami yang sebelumnya tidak dapat kita tangani dengan mudah: gambar, video, bahasa manusia, ucapan, suara.

Orang mungkin juga bertanya, apakah ML itu tangguh? Tidak ada keraguan bahwa ilmu memajukan algoritma pembelajaran mesin melalui penelitian adalah sulit . Itu membutuhkan kreativitas, eksperimen dan keuletan. Pembelajaran mesin tetap menjadi masalah yang sulit saat menerapkan algoritme dan model yang ada agar berfungsi dengan baik untuk aplikasi baru Anda.

Demikian juga, orang bertanya, berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar deep learning?

Setiap langkah harus memakan waktu sekitar 4– 6 minggu ' waktu. Dan masuk sekitar 26 minggu sejak Anda mulai, dan jika Anda mengikuti semua hal di atas secara religius, Anda akan memiliki dasar yang kuat dalam pembelajaran yang mendalam.

Kapan sebaiknya Anda tidak menggunakan pembelajaran mendalam?

Tiga alasan mengapa Anda TIDAK boleh menggunakan pembelajaran mendalam

  1. (1) Ini tidak bekerja dengan baik dengan data kecil. Untuk mencapai kinerja tinggi, jaringan dalam membutuhkan kumpulan data yang sangat besar.
  2. (2) Pembelajaran Mendalam dalam praktiknya sulit dan mahal. Pembelajaran mendalam masih merupakan teknik yang sangat canggih.
  3. (3) Jaringan yang dalam tidak mudah ditafsirkan.

Direkomendasikan: