Günümüz dünyasında derin öğrenme
Derin öğrenmenin etkisi önemli ve daha yeni başlıyor.
Derin öğrenme ve GAN'lar: Nasıl ilişkilendirilirler
Çekişmeli üretici ağlar (GAN) bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. GAN'lar veri bilimcilerin veriye aç derin öğrenme modelleri için sentetik veriler oluşturmasına yardımcı olur. Bu önemlidir çünkü sentetik verilerin kullanılması, daha önce mümkün olmayan derin öğrenme modellerinin oluşturulmasına olanak tanır.
SAS'ın derin öğrenmeyi nasıl kullandığını keşfedin
Bu adım adım kılavuz, birden fazla sinir ağı modelini karşılaştırır ve bunların nasıl kullanılacağını açıklar. Derin öğrenme tekniklerine ve uygulamalarına giriş yapacak ve SAS'ın derin sinir ağı modellerinin oluşturulmasını nasıl desteklediğini öğreneceksiniz.
Görüntüleri gömmek için derin öğrenme nasıl kullanılır?
Gömme modelleri, görüntüler gibi girdi verilerinin boyutluluğunu azaltır. Bir gömme modeliyle, giriş görüntüleri düşük boyutlu vektörlere dönüştürülür - böylece diğer bilgisayarlı görü görevlerinin kullanımı daha kolay olur. Önemli olan, benzer görüntülerin benzer vektörlere dönüştürülmesi için modeli eğitmektir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Derin öğrenme, analitikle çözdüğünüz sorunları temsil etme konusundaki düşüncelerinizi değiştirir. Bilgisayara bir problemi nasıl çözeceğini söylemekten, bilgisayarı problemi kendisinin çözmesi için eğitmeye geçer.
Özellik gösterimi
Derin öğrenme, model oluşturmada özellik mühendisliğinden özellik temsiline geçen bir paradigma değişimidir.
Derin öğrenme katmanları
Derin öğrenme, bilinmeyenleri tahmin etmek için bilinen değişkenleri kullanmak yerine, verilerin gizli özelliklerini tanımak için verilerin katmanlarına bakar.
Derin öğrenme sonuçları
Derin öğrenmenin vaadi, iyi genelleme yapan, iyi uyum sağlayan ve yeni veriler geldikçe sürekli olarak gelişen tahmin sistemlerine yol açabilmesidir. Artık bir modele uymuyorsunuz. Bunun yerine, görevi eğitirsiniz.
Analitiğe geleneksel yaklaşım, eldeki verileri kullanarak yeni değişkenler türetmek için özellikler tasarlamak, ardından bir analitik model seçmek ve son olarak bu modelin parametrelerini (veya bilinmeyenlerini) tahmin etmektir. Bu teknikler, tamlık ve doğruluk modelin ve özelliklerinin kalitesine bağlı olduğu için iyi genelleme yapamayan tahmin sistemleri ortaya çıkarabilir. Örneğin, özellik mühendisliği ile bir suistimali önleme modeli geliştiriyorsanız, bir dizi değişkenle başlarsınız ve büyük olasılıkla veri dönüşümlerini kullanarak bu değişkenlerden bir model türetirsiniz. Modelinizin bağlı olduğu 30.000 değişkenle karşılaşabilirsiniz, o zaman modeli şekillendirmeniz, hangi değişkenlerin anlamlı, hangilerinin anlamsız olduğunu bulmanız ve bu şekilde devam etmeniz gerekir. Daha fazla veri eklemek, her şeyi baştan yapmanızı gerektirir.
Derin öğrenme ile yeni yaklaşım, modelin formülasyonunu ve spesifikasyonunu, katmanlardaki düzenliliklerden verilerin gizli özelliklerini tanımayı öğrenen hiyerarşik karakterizasyonlarla (veya katmanlarla) değiştirmektir.
SAS'tan İleri Analitik
Derin öğrenme, veri bilimcinin araç setindeki tekniklerden yalnızca biridir. Tahmin, metin analitiği ve optimizasyon gibi diğer gelişmiş analitik teknikleri hakkında bilgi edinin.
Önerilen Kaynaklar
- Makale How to drill a better hole with analyticsFrom drilling holes to preventing health care fraud, learn about some of the new technologies SAS has patented with IoT and machine learning technologies.
- Makale A guide to machine learning algorithms and their applicationsDo you know the difference between supervised and unsupervised learning? How about the difference between decision trees and forests? Or when to use a support vector algorithm? Get all the answers here.
- Makale Machine learning for beginners and beyondWhether you’re an experienced data scientist or a machine learning beginner, you’ll appreciate these 10 tips for getting started with machine learning.