PURE //加速数字2021 |注册员NU.

De Basit Van Machine学习深入学习

De Basit Van Machine学习深入学习

Wat是机器学习?

机器学习是Zinnnen de Arificikle ZichiTie Dat Zich Bezighoudt Met Computeralgoritmen Die Zichzelf Kunnen Embeteren通过培训Data Zonder Expliciete Programering。Het Wordt Algemeen Beschouwd Als de Meest VEELBELOVENDE MANIER OM ECHTE MENSACHTIGE AGRIFICIENLEINALLIGEIETIE TE BERICKEN。

机器学习 - Algoritmen Kunnen Grofweg在DrieCategorieënngingenIngedeeld:

  • Begeleid leren.:U Verstrekt Labels EN ThinkeERT VooreBeintInputs Met Hun GeNste Outputs en Laat Het Algoritme de Egenels Leren Die de输入Kaart Brengen的Naar输出。
  • onbegeleid leren.:U Verstrekt Geen标签,DUS HET Algoritme MAG Zijn Eigen Structuur Vinden Voor Het Verwerken Van Input(BijvoorebeLd Het Ontdekken van Verborgen在数据中的Patronen)。
  • Versterkend Leren.:Het Algoritme Werkt Herhaaldelijk Samen遇见了een dynamische omgeming een dynamische omge een dynamische doel,zoals het winnen van enen spel的het besturen van een auto。Het Algoritme Benadert De Optimale Oplossing Voor Het Probleem Door Middel Van Herhaaldelijke试验和错误。

在DIT ARIKEL Geven We Een Kort Uthzicht Van Machine学习En Dee Learning,En de Verschillen Tussen de Twee Concepten。

扫管笏是深深的学习?

深度学习是een德国货车学习模具gebruik maakt van kunstmatige netwerken om mensachtige thelligentie te benaderen。Geïnspireerd门Menselijke Neuronen,Maakt深度学习Gebruik van Grafiektheorie Om Wegingsalgoritmen Te Ordenen在Lagen Van节点En边缘。深度学习alloritmes zijn geweldig在Het Verwerken Van OnegestRuctureerde Data raals Beelden的Taal。

Technisch Gezien Moet Zeen Neuraal Netwerk,OM Als“Diep”Te Worden Geclassificeerd,Verborgen Lagen Bevatten Tussen de Inputlan van Een Perceptron - De Basitstrucuur Van Een Neuraal Netwerk。Deze Lagen Worden Als“Verborgen”Beschouwd Omdat Ze Geen录制Hebben Met de Buitenwereld。沃尔韦尔登面包车深学习 - Astracturen Zijn Onder Andere:

  • 前馈(FF):De Data Gaatinéénthingvan de Inputlaag门De Verborgen Lagen en Uit de Opertuplaag - Alle Knooppunten Zijn Met Elkaar Verbonden en De Data Gaat Noit Meer Terug Door De Verborgen Lagen。FF Wordt Gebruikt Voor Datacompressie EN BITTENBELDVERKING。
  • 经常性神经网络(RNN):Een型FF-Netwerk Dat Een Tijdvertraging Toevoegt Aan de Verborgen Lagen Waardoor Toegang Tot Eerdere Informatie Tijdens Een Huidige Iteratie Mogelijk是。Deze Feedbacklus Benadert Het Geheugen en Maakt RNN的Zerger Geschikt Voor Taalverwerking。een goored vooreneeld hiervan是een voorspellende tekst die zich basepter op de woorden die u het vaakst gebruikt om de disies op maat te maken。
  • 卷积神经网络(CNN):恩康沃特武士是een wiskundige bewerking op of een derde functie oplever die beschrijft hoe de ene functie door de andere wordt gewijzigd。CNN的Worden Voornamelijk Gebruikt Voor Beylyherkenning en-classificatie enzijn de“Elogen”van ai。De Verborgen Lagen在Znn CNN Fungegen Als Wiskundige滤波器遇到了Phulp Van Gewogen Sommen Om Randen,Kleur,对比度En EndereNen Van Een Pixel Te Idendificeren。

普通闪光灯

ERVAAR自助服务METPURE1®VOOLHETBeheer Van Pure FlashBlade™,De Meest Geavanceerde Oplossing在De Industrie Die DiemS展出的文件存储Biedt。

机器学习与深度学习

深入学习Wordt Als Zen Subgroep Van机器学习Gezien。de belangrijkste差异化因素Die Deep Learning-Algoritmes Onderscheidt Van Andere Machine Learning-Algoritmes是HET Gebruik Van Kunstmatige Neureal Netwerken。EN HET Belangrijkste Kenmerk Dat Een Neuraal Netwerk“Diep”Maakt是De Aanwezigheid van Verborgen Lagen Tussen De Input- en Optaptlagen Die Samen Een BasterCePtron vorcen。

Voordelen Van Deep学习

深度学习 - algoritmes zijn geweldig在Het Verwerken Van Onegestructurede数据中,Mits Je de Verwerkingscapaciteit Hebt Om Dit Te Doen。DIT GEEET DEAP学习ZEN VOORDEEL TO IPZICHTE VAN ANDERE MOIRNING-ALGORITMES ALS HET GAAT OM ONBEGELEID EN VERSTERKEND LEREN。De Resevee Vooruitgang Op Het Gebied Van Ai是Voor een Groot deel Te Danken Aan de Toename Van de Levensvatbaarheid van Neureal Deep Loreath-Netwerken Dankzij Vermeteringen In de Verwerkingscapaciteit en de Data-Opslag。

锄头纯粹爱游戏ayx双赢彩票存储De Kracht Achber机器学习应用程序是

爱游戏ayx双赢彩票PureStorage®是Uniek Gepositioneerd OM de Wereld Van Ai Zowel Te Verstterken Als Te Ondersteunen。深度学习神经牢金Netwerken Hebben Data Nodig Die Zowel Groot Als Snel是。De全闪存 - 储存 - Oplossingen van Pure Combineren de Prestaties Van 100%NVME-Flash-Geheugen Met Ai-Gedreven voorspellende Analytics OM ZENMEDE数据体验™TE Leveren。遇到纯粹的Kunt U:

  • UW Data-Opslagsilo的Consolierenten Tot Een Verenigddatahub.
  • De Tijd Tot Inzichten Versnellen会见了实时/ logAnalytics
  • De Toekomst Van Ai-Gedreven数据存储管理管理Ervaren会议pure1meta®.
  • UW Ai-Oplossingen Voorzien VanAiri®.,ZEEN全堆栈,AI-READY INFARTRUCTUOROPLOSSing VAN PURE Stora爱游戏ayx双赢彩票ge EN NVIDIA。
  • 全堆栈ondersteuning ontvangen voor ai en en machine lifeecycles满足FlashStack®.,Een Geconvergeerde Infrastructuocolopling Die是Samenwerking的Ontwikkeld Met Cisco。
800-379-7873 +44 20 3870 2633 +43 720882474 +32(0)7 84 80 560 +33 9 75 18 86 78 +49 89 12089 253 +353 1 485 4307 +39 02 9475 9422 +31(0)20 201 49 65 + 46-101 38 93 22 +45 2856 6610 +47 2195 4481. +351 210 006 108 +966112118066 +27 87551 7857 +34 51 889 8963 +41 31 52 80 624 +90 850 390 21 64 +971 4 5513176 +7 916 716 7308 +65 3158 0960 +603 2298 7123 +66(0)2624 0641 +84 43267 3630. +62 21235 84628 +852 3750 7835 +82 2 6001-3330 +886 2 8729 2111 +61 1800 983 289 +64 21 536 736 +55 11 2655-7370 +52 55 9171-1375 +56 2 2368-4581 +57 1 383-2387