021-71053903 [email protected] پشتیبانی از شنبه تا چهارشنبه ساعت 9 الی 16

سوالات استخدامی مصاحبه یادگیری عمیق

اصول یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی، امروزه به عنوان یک فناوری پیشرو جهان را فرا گرفته است. این کارکردهای پیچیده مغز انسان را تقلید می کند تا از داده های بدون ساختار برای رمزگشایی معنا و آموزش ماشین ها استفاده کند. از صنایعی مانند خودروسازی، مراقبت های بهداشتی، امنیت گرفته تا تولید محتوا، کاربردهای یادگیری عمیق بسیار زیاد و در حال افزایش است.

اگر کاندیدای علاقه مندی هستید که مشتاق کسب اطلاعات بیشتر در مورد دامنه هستید، این دوره آموزشی را در Deep Learning بررسی کنید . و اگر قبلاً در این فناوری به خوبی آشنا هستید و به دنبال فرصت های شغلی در این زمینه هستید.

 

فهرست مطالب پنهان
1 سوالات مصاحبه یادگیری عمیق برای تازه کارها

سوالات مصاحبه یادگیری عمیق برای تازه کارها

1. یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک فناوری یادگیری ماشینی است که شامل شبکه های عصبی می شود. اصطلاح “عمیق” در یادگیری عمیق به ساختار سلسله مراتبی شبکه هایی اشاره دارد که برای آموزش اعمال طبیعی انسان به رایانه ها استفاده می شود.
معمولاً در تحقیقات پزشکی، اتومبیل های بدون راننده و سایر مواردی که دقت و صحت مهم است استفاده می شود.

 

2. تفاوت بین یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو بخشی از هوش مصنوعی هستند و تفاوت بین هر سه حوزه در واقع فقط در مورد ویژگی‌ها است. در حالی که یادگیری عمیق با شبکه های عصبی در تلاش برای آموزش ماشین ها از طریق چندین لایه منطق سر و کار دارد، یادگیری ماشینی همه چیز در مورد الگوریتم هایی است که از داده های تاریخی برای آموزش ماشین ها استفاده می کند. هوش مصنوعی، البته، اصطلاح گسترده‌تری است که به هر روشی اشاره دارد که به ماشین‌ها کمک می‌کند تا اعمال اولیه انسان را تقلید کنند.

 

3. تفاوت بین یادگیری عمیق تحت نظارت و بدون نظارت چیست؟

یادگیری نظارت شده به روش یادگیری اشاره دارد که ماشین ها را از طریق داده های برچسب دار آموزش می دهد. این داده ها قبلاً طبقه بندی شده و به مجموعه صحیح پاسخ ها برچسب گذاری شده اند. هنگامی که یک ماشین با این داده ها تغذیه می شود، مجموعه آموزشی را تجزیه و تحلیل می کند و نتیجه صحیح را تولید می کند.
از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت، نیازی به برچسب گذاری داده ها ندارد. ماشین‌ها از شناسایی الگوها و مدل‌سازی داده‌ها بر اساس چگالی احتمال، خودآموزی می‌گیرند.

 

4. کتابخانه های تجسم داده ها چیست؟

کتابخانه های تجسم داده ها با استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، نمودارها، نقشه ها و موارد دیگر به درک ایده های پیچیده کمک می کنند. ابزارهای تجسم به شما کمک می کند تا الگوها، روندها، نقاط پرت و موارد دیگر را تشخیص دهید و طراحی داده های خود را بر اساس نیاز ممکن می سازد. کتابخانه های محبوب تجسم داده ها عبارتند از D3، React-Vis، Chart.js، vx و غیره.

 

5. Overfitting چیست؟

برازش بیش از حد نوعی خطای مدل‌سازی است که منجر به عدم پیش‌بینی مؤثر مشاهدات آینده یا تطبیق داده‌های اضافی در مدل موجود می‌شود. زمانی اتفاق می‌افتد که یک تابع بسیار نزدیک به مجموعه محدودی از نقاط داده باشد و معمولاً با پارامترهای بیشتری از آن چیزی که داده می‌تواند در خود جای دهد به پایان می‌رسد. معمولاً مجموعه داده‌های بزرگ دارای برخی ناهنجاری‌ها هستند، بنابراین وقتی از این داده‌ها برای هر نوع مدل‌سازی استفاده می‌شود، می‌تواند منجر به عدم دقت در تجزیه و تحلیل شود.

مثال بیش از حد برازش با تعمیم

6. چگونه از بیش از حد مناسب جلوگیری کنیم؟

بیش از حد برازش می توان با پیروی از چند روش جلوگیری کرد:

  • اعتبار سنجی متقابل: جایی که داده های آموزشی اولیه به چندین مجموعه آزمون کوچک تقسیم می شوند و هر مجموعه داده کوچک برای تنظیم مدل استفاده می شود.
  • حذف ویژگی ها: ویژگی های نامربوط را به صورت دستی از الگوریتم ها حذف کنید و از روش های اکتشافی انتخاب ویژگی برای شناسایی ویژگی های مهم استفاده کنید.
  • منظم‌سازی: این شامل راه‌های مختلفی برای ساده‌تر کردن مدل شماست تا جایی برای خطا به دلیل نامعلومی وجود داشته باشد. افزودن پارامترهای جریمه و هرس درخت تصمیم راه هایی برای انجام این کار است.
  • Ensembling: اینها تکنیک های یادگیری ماشینی برای ترکیب چندین پیش بینی جداگانه هستند. محبوب ترین روش های همنوازی کیسه کشی و تقویت است.

 

7. چگونه شبکه های عمیق بهتر از شبکه های کم عمق هستند؟

شبکه های عصبی شامل لایه های پنهان جدا از لایه های ورودی و خروجی هستند. شبکه های عصبی کم عمق از یک لایه پنهان بین لایه های ورودی و خروجی استفاده می کنند در حالی که شبکه های عصبی عمیق از چندین لایه استفاده می کنند. برای اینکه یک شبکه کم عمق در هر عملکردی قرار بگیرد، باید پارامترهای زیادی داشته باشد. با این حال، از آنجایی که شبکه‌های عمیق دارای چندین لایه هستند، می‌تواند عملکردها را حتی با تعداد محدودی از پارامترها بهتر تطبیق دهد. امروزه شبکه‌های عمیق به دلیل توانایی آن در کار بر روی هر نوع مدل‌سازی داده، چه برای تشخیص صدا یا تصویر، ترجیح داده شده‌اند.

 

8. پرسپترون چیست؟ و این چطوری کار می کند؟

Perceptron یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که از دهه 1950 به وجود آمد. این یک شبکه عصبی تک لایه با یک طبقه بندی خطی برای کار بر روی مجموعه ای از داده های ورودی است. از آنجایی که پرسپترون از نقاط داده طبقه بندی شده استفاده می کند که قبلاً برچسب گذاری شده اند، یک فرآیند یادگیری تحت نظارت است.
الگوریتم های پرسپترون اغلب نمودارهای بصری را برای کاربران ارائه می دهند که در آن مجموعه داده های خروجی برای ارائه خروجی مورد نیاز پردازش می شوند. داده های ورودی از طریق یک حلقه تکراری برای آموزش ماشین ها می گذرد. این حلقه نه تنها تکرار می شود، بلکه هر بار که یک مجموعه داده به دستگاه داده می شود، تکامل می یابد . این الگوریتم هر بار بر اساس یافته های خود خروجی خود را بداهه می کند تا پس از مدتی، داده های خروجی پیچیده تر و دقیق تر شوند.

پرسپترون تک لایه

 

9. ماشین پرسپترون و بولتزمن چند لایه چیست؟

مشابه پرسپترون تک لایه، پرسپترون های چندلایه دارای لایه های ورودی، خروجی و پنهان هستند. با این حال، از آنجایی که MLP ها بیش از یک لایه پنهان دارند، می توانند کلاس های غیر خطی را طبقه بندی کنند. هر گره در لایه‌های پنهان از یک تابع فعال‌سازی غیرخطی همراه با لایه‌های ورودی برای تولید خروجی از طریق انتشار پس‌انداز استفاده می‌کند. در این روش، شبکه‌های عصبی با استفاده از تابع هزینه، خطاها را محاسبه کرده و خطا را به سمت منبع عقب می‌رانند تا مدل را با دقت بیشتری آموزش دهند.
ماشین بولتزمن یک نسخه ساده شده از پرسپترون چند لایه است. این یک مدل دو لایه با یک لایه ورودی قابل مشاهده و یک لایه پنهان است که تصمیمات تصادفی برای نورون ها می گیرد. گره های این مدل بدون اینکه به یکدیگر وصل باشند در لایه ها به هم متصل می شوند.

 

10. توابع فعال سازی و انواع آن چیست؟

توابع فعال‌سازی ویژگی‌های غیرخطی را به شبکه ما معرفی می‌کنند و به آن اجازه می‌دهند توابع پیچیده‌تری را بیاموزند. هدف اصلی یک تابع فعال سازی تبدیل سیگنال ورودی یک گره در یک A-NN به سیگنال خروجی است. سپس این سیگنال خروجی به عنوان ورودی در لایه بعدی در پشته استفاده می شود. برای دریافت خروجی آن لایه و تغذیه آن به عنوان ورودی به لایه بعدی، باید مجموع حاصل ضرب ورودی های (x) و وزن های مربوط به آن ها (w) را گرفته و تابع فعال سازی f(x) را روی آن اعمال کنیم. ، در یک A-NN.

انواع مختلفی از توابع فعال سازی وجود دارد، مانند
Linear یا Identity،
Unit یا Binary Step،
Sigmoid یا Logistic
،
Tanh،
ReLU و Softmax.

 

11. یادگیری ماشینی استدلال استقرایی چیست؟

استدلال استقرایی به همان اندازه که مقدمات را بر نتیجه گیری متمرکز می کند و نتیجه را به عنوان بخشی از استدلال برای توجیه هر رفتاری در نظر می گیرد. استدلال استقرایی که به عنوان «استدلال علت و معلولی» نیز شناخته می‌شود، سعی می‌کند با بازگشت به ورودی‌ها نتیجه‌ای را اثبات کند و آن منطق را به عنوان بخشی از یادگیری خود انتخاب کند.

 

۱۲- کاربرد تبدیل فوریه در یادگیری عمیق چیست؟

تبدیل فوریه در یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال ها استفاده می شود. سری فویر روشی برای تجزیه سیگنال ها به اجزای فرکانس است. برای سیگنال های غیر تناوبی مانند تابع دلتا قابل استفاده است و این امکان را می دهد که چنین سیگنال هایی به جای زمان بر حسب فرکانس اندازه گیری شوند. تبدیل فوریه زمانی مفید است که روی سیستمی کار می کنید که تابع انتقال آن مشخص است.

تبدیل فوریه در یادگیری عمیق

 

13. نزول گرادیان چیست؟ مراحل استفاده از الگوریتم نزول گرادیان چیست؟

یک الگوریتم بهینه‌سازی که برای یادگیری مقدار پارامترهایی که تابع هزینه را به حداقل می‌رسانند استفاده می‌شود، به عنوان نزول گرادیان شناخته می‌شود. این یک الگوریتم تکراری است و در جهت تندترین نزول حرکت می کند. با منفی گرادیان تعریف می شود. اولین بار در سال 1847 توسط آگوستین لوئی کوشی پیشنهاد شد. مراحل استفاده از الگوریتم نزول گرادیان به شرح زیر است:

– مقدار اولیه وزن تصادفی و بایاس
– یک ورودی را از شبکه عبور دهید و مقدار را از لایه خروجی بگیرید –
اگر بین مقدار واقعی و مقدار پیش بینی شده خطایی وجود داشت محاسبه کنید –
به هر نورونی که در ایجاد خطا نقش دارد بروید و تغییر دهید. مقدار مربوطه آن به طوری که خطا کاهش می یابد
– مراحل را مجدداً تکرار کنید تا بهترین وزن های شبکه پیدا شود.

 

14. مزایای نزول گرادیان مینی دسته ای چیست؟

نزول گرادیان دسته‌ای کوچک، تغییری از الگوریتم گرادیان نزول، هر مجموعه داده آموزشی را به دسته‌های کوچک تقسیم می‌کند تا خطاهای مدل داده‌ها را مطالعه کرده و بر اساس آن به‌روزرسانی شود. این متداول ترین روشی است که برای یادگیری عمیق استفاده می شود.
مزایای استفاده از نزول گرادیان دسته ای کوچک این است که امکان همگرایی قوی تری را بدون دخالت حداقل های محلی فراهم می کند. حتی از نظر محاسباتی، کارآمدتر از سایر نزول های گرادیان (نزول های گرادیان تصادفی و دسته ای) است. مینی بچینگ می تواند حتی با داده های آموزشی صفر در حافظه و اجرای الگوریتم کار کند.

 

15. گرادیان های ناپدید و انفجار چیست؟

گرادیان ناپدید شدن زمانی اتفاق می‌افتد که انتشار پس‌پشتی در حین آموزش شبکه‌های عصبی به درستی عمل نکند. در چنین مواردی، پارامترهای شبکه و فراپارامترها با هم مطابقت ندارند و در نتیجه شیب بسیار کوچک و کاهش می‌یابد.

در مورد شیب انفجاری، افزایش قابل توجهی در هنجار گرادیان در طول تمرین وجود دارد. این منجر به شبکه های ناپایدار می شود که قادر به یادگیری از داده های آموزشی نیستند، به خصوص زمانی که ورودی دارای یک سری طولانی از داده ها باشد.

 

16. تفاوت بین Epoch، Batch و Iteration چیست؟

دوره، تکرار و دسته ای انواع مختلفی از مجموعه داده ها و الگوریتم های پردازش برای نزول گرادیان هستند. Epoch فرآیندی است که کل مجموعه داده را فقط یک بار به جلو و عقب از طریق یک شبکه عصبی ارسال می کند. غالباً مجموعه داده آنقدر بزرگ است که نمی‌توان در یک بار آن را ارسال کرد، بنابراین چندین بار برای ایجاد نتایج دقیق ارسال می‌شود. هنگامی که این اتفاق می افتد، به عنوان مثال، مجموعه محدودی از داده ها چندین بار از طریق یک شبکه عصبی ارسال می شود، به عنوان یک فرآیند تکراری شناخته می شود. با این حال، اگر مجموعه داده به تعدادی دسته یا زیر مجموعه تقسیم شود تا اطمینان حاصل شود که از طریق شبکه های عصبی با موفقیت عبور می کند، به عنوان دسته شناخته می شود. هر سه روش، یعنی دوره، تکرار و اندازه دسته ای اساساً روش هایی برای کار بر روی نزول گرادیان بسته به اندازه مجموعه داده ها هستند.

نزول شیب دوره ای

 

17. چگونه فرمول مناسب را برای حل مسائل طبقه بندی انتخاب کنیم؟

انتخاب معیارها و فرمول مناسب برای طبقه بندی داده های شما برای درک و بهینه سازی مدل بسیار مهم است. از یک روش ارزیابی مدل برای انتخاب بین انواع مدل، ویژگی ها و پارامترهای تنظیم استفاده کنید. این مدل‌ها را بر روی مجموعه داده‌های یکسانی آموزش دهید و آزمایش کنید، مدل‌ها را آزمایش کنید یا مدل‌ها را با مقایسه میانگین نتایج با نتایج تقسیم آزمایشی اعتبارسنجی کنید.

 

18. پس انتشار چیست؟

یک الگوریتم آموزشی که برای یک شبکه عصبی چند لایه استفاده می شود به عنوان پس انتشار شناخته می شود. در پس انتشار، خطا از انتهای شبکه به تمام وزن‌ها منتقل می‌شود، بنابراین امکان محاسبه کارآمد گرادیان را فراهم می‌کند. معمولاً به چند مرحله تقسیم می شود، مانند:

– انتشار به جلو داده های آموزشی به طوری که خروجی تولید شود.
-با استفاده از مقدار هدف و مقدار خروجی می توان مشتق خطا را محاسبه کرد. (با توجه به فعال سازی خروجی)
-سپس برای محاسبه مشتق خطا (با توجه به فعال سازی خروجی) انتشار می دهیم و این کار را برای همه لایه های پنهان ادامه می دهیم.
-با استفاده از مشتقات محاسبه شده قبلی، می توان مشتقات خطا را نسبت به اوزان محاسبه کرد.وزن ها را به روز کنید

 

19. هایپرپارامترها چیست؟

فراپارامترها از مشاهده قبلی قبل از گرفتن مجموعه داده ایجاد می شوند و در الگوریتم های یادگیری عمیق برای آموزش یک مدل استفاده می شوند. قبل از آموزش یک مدل، هایپرپارامترها باید مقداردهی اولیه شوند. مزایای استفاده از فراپارامترها این است که می توانند رفتار یک مدل آموزشی را کنترل کرده و عملکرد آن را به طور قابل توجهی تحت تاثیر قرار دهند.
هایپرپارامترها را می توان با جستجوی شبکه ای، جستجوی تصادفی و بهینه سازی بیزی بهینه کرد. انتخاب فراپارامترهای خوب مدیریت آسان مجموعه داده های بزرگ را تضمین می کند.

 

20. کمبود تناسب چیست و چگونه می توان از آن جلوگیری کرد؟

هنگامی که یک مدل نمی تواند داده ها را آموزش دهد یا داده های جدید را تعمیم دهد، به آن underfitting گفته می شود.
اگر یک مدل معیار عملکرد خوبی داشته باشد، تشخیص خطا آسان است. در مورد عدم تناسب، مدل به اندازه کافی یاد نمی گیرد و قادر به پیش بینی نتایج صحیح نیست.
با استفاده از داده های آموزشی بیشتر، اضافه کردن افت تحصیلی، کاهش ظرفیت شبکه ها و تنظیم وزن می توان از کم کاری جلوگیری کرد.

 

21. شبکه های عصبی بازگشتی چیست؟

شبکه های عصبی بازگشتی شبکه های عصبی هستند که از خروجی مرحله قبل به عنوان ورودی مرحله فعلی استفاده می کنند. بر خلاف یک شبکه عصبی سنتی، که در آن ورودی ها و خروجی ها مستقل از یکدیگر هستند، در یک شبکه عصبی تکراری، خروجی های قبلی برای تصمیم گیری بعدی بسیار مهم هستند. دارای یک لایه پنهان است که داده های مربوط به یک دنباله را حمل می کند.

 

22. لایه های مختلف یک شبکه عصبی پیچیده کدامند؟

انواع مختلف لایه های یک CNN عبارتند از:

  • لایه Convolutional: این لایه هسته ای است که دارای مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری با میدان گیرنده است. این اولین لایه ای است که ویژگی ها را از داده های ورودی استخراج می کند.
  • لایه ReLU: این لایه با غیر خطی کردن شبکه ها پیکسل های منفی را به صفر تبدیل می کند.
  • لایه ادغام: این لایه به تدریج با کاهش محاسبات و پارامترها در شبکه، اندازه فضایی نمایش را کاهش می دهد. متداول ترین رویکرد ادغام، جمع آوری حداکثری است.

 

23. ترجیح داده شده ترین کتابخانه در یادگیری عمیق چیست و چرا؟

Tensorflow ترجیح داده شده ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است.
Tensorflow به دلیل ساختار سطح پایین خود انعطاف پذیری بالایی را ارائه می دهد. می تواند در هر نوع عملکردی برای هر مدلی قرار گیرد. Tensorflow در بین محققان محبوب است زیرا می توان آن را بر اساس نیاز تغییر داد و شبکه ها را بهتر کنترل کرد.

 

24. از تنسورها چه می فهمید؟

تانسورها آرایه‌های چند بعدی هستند که به ما اجازه می‌دهند داده‌هایی را نمایش دهیم که ابعاد بالاتری دارند. یادگیری عمیق با مجموعه داده های با ابعاد بالا سر و کار دارد. در اینجا، ابعاد به ویژگی های مختلفی اشاره دارد که در مجموعه داده وجود دارد.

 

25. رمزگذارهای خودکار عمیق چیست؟

دو شبکه متقارن باور عمیق که معمولاً دارای چهار یا پنج لایه کم عمق هستند که نمایانگر نیمه رمزگذاری شبکه هستند و مجموعه دوم از چهار یا پنج لایه که نمایانگر نیمه رمزگشا هستند، با هم به عنوان رمزگذار خودکار عمیق شناخته می شوند. این لایه‌ها ماشین‌های محدود بولتزمن و بلوک‌های سازنده شبکه‌های باور عمیق هستند.
برای پردازش مجموعه داده MNIST، یک رمزگذار خودکار عمیق پس از هر RBM از تبدیل های باینری استفاده می کند. آنها همچنین می توانند برای مجموعه داده های دیگری استفاده شوند که در آنها از تبدیل های تصحیح شده گاوسی به جای RBM استفاده کنید.

 

26. استفاده نهایی از یادگیری عمیق در عصر امروز چیست و چگونه به دانشمندان داده کمک می کند؟

یادگیری عمیق برای تعدادی از موارد از جمله تشخیص زبان، ماشین های خودران، تولید متن، ویرایش ویدئو و تصویر و موارد دیگر استفاده می شود. با این حال، مهمترین کاربرد یادگیری عمیق شاید در زمینه بینایی رایانه باشد که در آن رایانه ها با داده های مربوطه برای یادگیری تشخیص اشیا، بازسازی و تقسیم بندی تصویر، تشخیص پزشکی، نظارت بر محصولات کشاورزی و دام و غیره تغذیه می شوند. دانشمندان از یادگیری عمیق در سراسر صنایع برای خودکارسازی وظایف مبتنی بر نظارت و تکراری برای بهبود بهره‌وری و دقت استفاده می‌کنند.

 

27. مزایای روش یادگیری نظارت شده چیست؟

با یادگیری نظارت شده، می توانید طبقه بندی کننده را کاملاً آموزش دهید تا مرز تصمیم گیری کاملی داشته باشد. تعاریف خاص کلاس ها به ماشین ها کمک می کند تا کلاس های مختلف را به طور دقیق تشخیص دهند. هنگامی که آموزش کامل شد، می توان از مرز تصمیم برای فرمول ریاضی به جای داده های آموزشی استفاده مجدد کرد. یادگیری تحت نظارت به ویژه برای پیش بینی داده ها با مقادیر عددی مفید است.

 

28. یادگیری بدون نظارت چگونه به یادگیری عمیق کمک می کند؟

یادگیری بدون نظارت به عنوان آینده یادگیری عمیق اعلام شده است. در واقع نحوه یادگیری انسان ها را تقلید می کند. بزرگترین مزیت استفاده از این روش این است که بر خلاف یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت می تواند مقیاس پذیر باشد. یک الگوریتم بدون نظارت قوی قادر به یادگیری با تمایز بدون مثال های زیاد خواهد بود.

اکنون که ما به برترین سوالات مصاحبه یادگیری عمیق پرداخته ایم، می توان گفت که بهترین نتیجه را خواهید گرفت و مصاحبه کننده را با پاسخ های خود تحت تاثیر قرار خواهید داد. فراموش نکنید که آموزش یادگیری عمیق را بررسی کنید تا مطمئن شوید هیچ موضوعی را از دست ندهید. همچنین می توانید ماشین یادگیری عمیق خود را برای بررسی تخصص خود در دامنه ایجاد کنید. بدون هیچ مقدمه دیگری، آماده باشید و موفق باشید!

 

سوالات متداول یادگیری عمیق

1. چگونه برای یک مصاحبه یادگیری عمیق آماده می شوید؟

آماده شدن برای مصاحبه ممکن است بسیار ترسناک به نظر برسد. با این حال، اگر با اصول یادگیری عمیق آشنا هستید، می توانید با اطمینان به سوالات پاسخ دهید. خواندن وبلاگ ها، گذراندن یک دوره آنلاین رایگان برای تقویت مهارت های خود، و شرکت در جلسات مصاحبه ساختگی راه هایی هستند که از طریق آنها می توانید برای یک مصاحبه یادگیری عمیق آماده شوید.

 

2. موضوعات یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک فناوری یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی استفاده می کند. این یک مفهوم گسترده است که چندین موضوع را در خود دارد. برخی از مفاهیم تحت یادگیری عمیق عبارتند از: مبانی شبکه های عصبی، توابع فعال سازی رایج، شبکه های عصبی مکرر، شبکه های عصبی کانولوشن، انتشار برگشتی و غیره.

 

3. بهترین راه برای یادگیری عمیق چیست؟

بهترین راه برای یادگیری یادگیری عمیق از فردی به فرد دیگر متفاوت است. با این حال، می‌توانید از طریق پست‌های وبلاگ، محتوای ویدیویی YouTube، دوره‌های آنلاین رایگان، شرکت در یک برنامه PG، پیاده‌سازی مفاهیمی که در محیط کار خود آموخته‌اید و کتاب‌ها یاد بگیرید. همه روش های یادگیری به یک اندازه مفید هستند.

 

4. آیا می توانم مستقیماً یادگیری عمیق را یاد بگیرم؟

یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشینی است. برای یادگیری مفاهیم یادگیری عمیق، لازم است که درک اولیه ای از ML نیز داشته باشیم. با این حال، ممکن است چند الگوریتم/مدل وجود داشته باشد که بخشی از یادگیری عمیق باشد و نه یادگیری ماشین. شما می توانید آن ها را مستقیماً یاد بگیرید.

 

5. چگونه به یادگیری عمیق تسلط دارید؟

برای تسلط بر یادگیری عمیق، با یادگیری مفاهیم اولیه شروع کنید. هنگامی که مفاهیم اساسی یادگیری عمیق مشخص شد، می توانید مهارت هایی را که آموخته اید در کار روزانه خود تمرین و پیاده سازی کنید. کار بر روی پروژه های مختلف و فعالیت های بلادرنگ به شما کمک می کند تا در یادگیری عمیق تسلط پیدا کنید.

 

6. چگونه یادگیری عمیق را شروع کنم؟

برای شروع یادگیری عمیق، می توانید به آکادمی آموزش عالی بروید و دوره آنلاین رایگان مقدمه ای بر یادگیری عمیق را انتخاب کنید. این دوره تمام مفاهیم اولیه مورد نیاز برای قدم گذاشتن به دنیای یادگیری عمیق و ایجاد حرفه خود را پوشش می دهد.

 

7. یادگیری عمیق چقدر سخت است؟

سطح دشواری زمان صرف شده برای یادگیری یادگیری عمیق از فردی به فرد دیگر متفاوت است. اگر از یک پیشینه فنی هستید، ممکن است ورود به این رشته برای شما کمی راحت تر باشد. اگر از یک پیشینه غیر فنی هستید، ممکن است مجبور شوید زمان بیشتری را برای یادگیری اصول اولیه صرف کنید و سپس به مفاهیم دیگر بپردازید.

 

8. یادگیری عمیق چقدر خوب است؟

هنگامی که صحبت از مفاهیمی مانند پردازش زبان طبیعی یا NLP، پردازش تصویر و تشخیص گفتار می شود، یادگیری عمیق بهترین انتخاب است. در کار با داده های بدون ساختار بسیار قدرتمند است.

محمدرضا حسنی

224 مطلب منتشر شده

دانش آموخته رشته فناوری اطلاعات / موسس پایتونی ها

درباره این مطلب نظر دهید !

محصولات فروش پایتونی ها

%60
تخفیف

آموزش فیگما (Figma)

30,000 تومان
3
%69
تخفیف

آموزش برنامه نویسی پایتون

35,000 تومان
2