Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti di memoria a lungo termine (LSTM) Reti neurali ricorrenti (RNN) Reti generative avversarie (GAN) Reti credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi di deep learning funzionano con quasi tutti i tipi di dati e richiedono grandi quantità di potenza di calcolo Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning.

Gli algoritmi di Machine Learning che utilizzano reti neurali solitamente si basano su 3 Layer o Livelli : input elaborazione/hidden output Negli algoritmi di Deep Learning arriviamo ad avere anche alcune " del deep learning. Ma proviamo a capire il motivo per il quale gli algoritmi di Deep Learning utilizzano un numero maggiore grado di classificare o stimare il nostro problema, prima del Deep Learning, la prima cosa che avremmo

Il deep learning è un sottocampo del machine learning e le reti neurali costituiscono la spina dorsale degli algoritmi di deep learning. In effetti, è il numero di strati di nodi, o profondità, di reti neurali che distingue una singola rete neurale da un algoritmo di apprendimento profondo, che deve averne più di tre.

I GAN sono algoritmi di deep learning generativo che creano nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di training. L'utilizzo di GAN è aumentato nel corso del tempo. Il discriminatore impara a distinguere tra i dati falsi del generatore e i dati di esempio reali. Di seguito è riportato un diagramma di come funzionano i GAN:

In questa sezione andremmo a vedere i principali algoritmi di Machine learning, come funzionano e come

Mi dispiace iniziare con questa definizione ma ci tengo a smentire subito un mito sul Deep Learning, Gli attuali modelli di Deep Learning funzionano come i modelli di apprendimento del cervello Questa affermazione affondo e concentrarci su una sotto-branca del ML, il Deep Learning. Per chi è alle prime armi inizierei con il dire che il deep learning è una famiglia di algoritmi, spesso La differenza sottile ma fondamentale tra Machine Learning e Deep Learning sta proprio nel termine Deep

Partiremo spiegando cosa è un linguaggio di programmazione e le diverse tipologie di linguaggi. E infine metteremo le mani in pasta scaricando e eseguendo un progetto di Machine Learning con python Nel progetto in questione classificheremo le lamentale di un servizio clienti. Abbiamo deciso di portare un esempio diverso dai soliti che potete trovare ovunque sul set di dati IRIS

sezione del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali per il deep learning.

In linea di massima, ci sono 3 tipi di algoritmi di apprendimento automatico 1. Esempio di apprendimento per rinforzo: processo decisionale di Markov Elenco Principali Algoritmi di apprendimento automatico o Machine Learning Ecco l'elenco degli algoritmi di apprendimento automatico logistica Albero decisionale SVM Naive Bayes kNN K-Means Foresta casuale Algoritmi di riduzione della dimensionalità Algoritmi di aumento del gradiente ( XGboost ) Partiamo e vediamoli uno ad uno con la

Come spieghiamo nel nostro articolo sull'hub di apprendimento sul deep learning , il deep learning è semplicemente un sottoinsieme del machine learning. dati utilizzati da ciascun tipo di algoritmo. Il deep learning automatizza gran parte del processo di estrazione delle funzionalità, eliminando parte Il deep learning viene utilizzato principalmente per casi d'uso più complessi, come assistenti virtuali

Il machine learning è una delle parti più vitali della scienza dei dati e l'argomento di ricerca più Almeno uno ha bisogno di capire algoritmi di base del supervisionato e non supervisionato apprendimento Ci sono più librerie disponibili in Python e R per l'implementazione di questi algoritmi. valori mancanti Gestione delle variabili categoriali Condutture Convalida incrociata XGBoost Perdita di dati Conoscenza almeno del 60% degli algoritmi di ML Creare Modelli Personalizzati

I DBN sono modelli generativi costituiti da più livelli di variabili stocastiche e latenti. Le Deep Belief Networks (DBN) vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento video e i dati di acquisizione del movimento. Gli algoritmi di apprendimento avidi addestrano i DBN. I DBN eseguono le fasi del campionamento di Gibbs sui primi due livelli nascosti.

Una rete neurale composta da più di tre livelli, che includerebbero gli input e l'output, può essere considerata un algoritmo di deep learning. La backpropagation ci consente di calcolare e attribuire l'errore associato a ciascun neurone, permettendoci di regolare e adattare l'algoritmo in modo appropriato.

Deep Learning utilizza TensorFlow e Keras per creare e addestrare reti neurali per dati strutturati. Rete neurale convoluzionale Rete neurale ricorrente TensorFlow Keras PyTorch Capire il funzionamento di Rete neurale profonda Discesa gradiente stocastico Overfitting e underfitting Normalizzazione batch di

Spiegazione e Implementazione Algoritmo Albero decisionale Questo è uno dei miei algoritmi preferiti È un tipo di algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato principalmente per problemi di classificazione In questo algoritmo, dividiamo la popolazione in due o più insiemi omogenei.