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Foundamenti Del机学习E Del深度学习
CheCos'èIL机器学习？
IL机器学习è联合国Campo Idiftio All'Terno Dell'Intelligenza Articialiale Che Si Puesta Di Algoritmi Informi Informati在Grado di Migliorarsi Attraverso Dati di Addestameno in Assenza di Una Programmazione Esplicita。èAmpiamenteiL PercorsoPińPromettente每Raggiungere L'Intricza ArtificialePiù硫比...... All'essere Umano。
GLI Algoritmi DI机器学习Possono Essere Classificati在TRE类别中：
- Apprendimimento Con监督：TU Fornisci Le Etichette E Thinei Gli Input Di Esempio Con Gli输出Desiderati E oneeri All'Algoritmo di Aplendere le regole Che Abbinano Gli Input Agli输出。
- Apprendimento无supervisione:非穹状小切口，算法può根据详细的输入构造出固有结构。
- Apprendimimento di Rinforzo.：L'Algoritmo Interragisce Ripetutame Con Un Ambiente Dinamico Con Un Obiettivo Secoficeo，Ad Esempio Vincere Una Partita O指南Un'Auto。L'Algoritmo Defecomisce La Soluzione Ottimale Al问题Attraverso Una Proceura Ripetuta di Tentativi Ed Error。
在Questo Articolo，Forniremo Una Breve Panoramica Del机器学习E Del Dep Learning，NonchéDelledifferenze tra我酌情康涅狄格。
因为我有深刻的知识?
深度学习è在机器学习中利用人工神经网络来实现智能。我们要建立一种新的学习模式，利用深度学习的方法来完成每一个组织的工作。深度学习的算法在详细阐述的基础上采用了非结构的方法来实现语言的想象。
技术上，根据不同的分类有“深”(proonda，“深”)，神经网发育为有输入和输出的神经网，有基础的神经网。他没有考虑过我的问题perché我不打算和他在一起。Alcuni esempi di architecture di deep learning:
- 向前饲料（FF）：我在una sola direzione dal livello di输入和nascosti的最后一个livello di输出。我不知道你会怎么做，我也不知道你会怎么做。L'architettura FF è usata nella compressione de nelle’manuazione de immagini ini基底。
- Reti Neurali Ricorrenti（RNN）：一种可能的情况是，在所有的信息来源中，有一种是完全的，一种是完全的。在语言的精练中，我们的记忆被反馈给RNN。è一种对个人的预测和建议的基础上，假释经常利用。
- 卷积神经视网膜(CNN):一个卷积è一个完整的歌剧版本在它的基础上进行了修改è一个完整的歌剧版本在它的基础上进行了描述è修改。利用主要的riconoscimimini的分类，CNN的rappresentano gli“occhi”dell'AI。我在一个CNN的网站上做了一些滤镜，颜色，对比，像素，每个标识的重量。
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机器学习E深入学习一个Confronto
IL深入学习è考虑联合国Sottoinsieme del机器学习。IL Prinipale Elemento Di Differenziazione Che Distingue Gli Algoritmi Di Dee Dee Dee Dee Dee Dee Dee Dee Dee Dee Dee De Da Altri Algoritmi DI机器学习èdatodall'uso di Reti Neurali Artityi。Inoltre，La Carateristica Principale di Una Rete Neureal“Profonda”（“Deep”）èLapresenzadi livelli Nascosti Tra I Livelli Di Input E Livelli Di Outple Che Costituiscono联合国Percettrone DI基地。
Vantaggi del深度学习
深度学习的算法可以用在非结构的详细研究中，一个需要详细研究的必要条件attività。Ciò offre al deep learning and vantaggio rispetto and altri algititmi machine learning in fatto di frand d non supervised or di rinforzo。我最近在研究所有的数据存储fattibilità在研究数据存储的基础上进行了深度学习。
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