Post by tanmoysd27 on Dec 4, 2023 22:35:39 GMT -6
可以说机器学习有一个方面叫做深度学习。这两种技术指的是能够自行学习的系统。两者的区别在于学习方法。深度学习更加复杂，也更加精密。它也更加自主，这意味着一旦系统被编程，人为干预就很少。 机器学习或自动学习 事实上，这项技术的名称是相当准确的。自动学习是这些系统区别于其他不太先进的系统的主要特征。这里，算法被赋予了一组在遇到相关数据时应用的规则。但该软件能够适应这些规则 并创建新规则来提高您的成功率。 例如，一个试图识别狗的系统可以被要求检查某些模式：它是否是四足动物，是否有头发，是否有鼻子、两只眼睛和耳朵。狗通常满足的一系列要求。从那里开始训练算法。引入了大量狗和其他动物的图像，在每种情况下都表明它是否是犬科动物。
这使得软件能够为自己发明新的规则，以便更容易地发现未知照片中的狗。 深度学习还是深度学习 机器学习和深度学习之间的区别在于，第二种技术将学习提升到更详细的水平。在这种情况下，系统被分为层或神经单元。事实上，这些算法的操作试 手机号码列表 图模仿大脑的操作。 在深度学习中，每一层都会处理信息并返回以加权形式显示的结果。也就是说，当系统的一个单元分析一张照片来寻找狗时，它会得出结论，该图像有 的可能性是狗， 的可能性不是。 机器学习和深度学习 分析图像的第二层将结合第一层获得的结果和自己的判断。
这样权重就会被修改并移动到第三层，第结论。很多时候都是如此（有些算法使用超过 层）。 该系统的作用是减少误差幅度，从而提高结论的准确性。你如何训练？引入大量信息，使它们的权重自行完善。这样，即使软件呈现出有雾的照片和跛脚狗也没关系。现在你已经清楚什么是狗、什么不是狗了。 技术和教育在 年 上再次齐聚。来自世界各地的专家就虚拟现实、学习分析、网络安全和交互式学习的进步展开了辩论。 据联合国教科文组织称，教育领域内的信息和通信技术（）有助于普及教育、教学平等、教学实践和学生的优质学习，提高现有教育体系的效率。毫无疑问，技术为学校打开了一个充满可能性的领域，但同时，它也提出了新的要求。