1. 首页
  2. 人工智能

深度学习的优势和要素

  深度学习的优势   1、鲁棒性   所谓鲁棒性就是它的性能非常稳定,数据越多,它的稳定性越强,不会有用着用着就非常不可靠的情况;

  深度学习的优势

  1、鲁棒性

  所谓鲁棒性就是它的性能非常稳定,数据越多,它的稳定性越强,不会有用着用着就非常不可靠的情况;

  2、通用性

  也是让人觉得很惊奇的地方,前段时间的围棋大赛事件,AlphaGo算法不仅仅用在娱乐,很多相同的业务流程都会拿它去做,尤其是在医疗方面,很多学者都开始参考它的算法来做一些肿瘤的分析。这就是所谓内部流逻辑上的一致性,使得计算的通用性得到的体验。

  3、可扩展性

  由于做数据分析的时候,各个数据样本之间是相互独立的,我们可以拿这些独立的数据进行训练,也可以使用分布式集群的方式进行模型和数据的并行化,从而快速地帮助模型训练,并得到一个更好的精度。

  实现深度学习的三要素

  1、算法

  深度学习需有算法,你要去做深度学习,算法一定要足够的精堪;

  2、数据

  需要有自己的数据,包括自己的业务数据流,或者整个记录你一段历史的工作流程等这些数据是必不可缺的;

  3、算力

  有了这两项还是不够的,还需要一个能够继续提供强力运算能力的GPU,帮助你从算法中得到数据,有了算法和数据,再加上一个计算能力的GPU,你的深度学习工程才能正常的开展。

免责声明:本站旨在传递信息,不代表有传资讯的观点和立场。本站遵循行业规范,如转载您的文章未标注版权,请联系我们(QQ:78799268)改正。本站的原创文章,如若转载,请注明出处:http://www.ainoline.cn/rengongzhineng/12443.html

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

联系我们

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:78799268@qq.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

QR code