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c언어 딥러닝 예제

Tom은 컴퓨터 비전 및 기계 학습 분야에서 폭넓은 경험을 쌓았으며, 학위를 취득하는 과정에서 여러 인턴십과 배치를 수행했습니다. 그는 간단하고 간결한 방식으로 개념을 설명하는 큰 옹호자이며 손에 있는 작업에 대한 모든 관련 방법을 얻고 포괄적으로 이해하기 위해 노력합니다. 기계 학습은 통계를 기반으로 합니다. 예를 들어, 학습을 위해 기계를 훈련할 때 통계적으로 유의한 무작위 표본을 학습 데이터로 제공해야 합니다. 교육 집합이 무작위가 아닌 경우 실제로 는 없는 기계 학습 패턴의 위험을 실행합니다. 그리고 교육 세트가 너무 작으면 (많은 수의 법칙 참조), 우리는 충분히 배우지 못하고 부정확한 결론에 도달 할 수도 있습니다. 예를 들어 상위 경영진의 데이터를 기반으로 회사 전체의 만족도 패턴을 예측하려고 하면 오류가 발생하기 쉽습니다. 기계 학습은 컴퓨터 프로그램이 더 나은 경험을 만들기 위해 스스로 배우고 가르치는 데 도움이되는 것입니다. 이러한 프로그램은 기계 학습의 도움으로 스스로 배우고 데이터에 액세스하는 방법도 배웁니다. 이제 가장 명백한 질문이 나오며, 기계 학습을 위해 어떤 프로그래밍 언어를 사용하거나 배워야 할까요? 어떤 것을 배우는 것이 가장 효과적입니까? Neonrvm은 실험적인 오픈 소스 라이브러리인 C를 기반으로 하는 또 다른 기계 학습 라이브러리입니다. 이것은 인기있는 RVM 기술을 사용했다. 이 라이브러리에 대한 것은 C 프로그래밍 언어로 작성되었으며 파이썬 프로그래밍 언어의 바인딩이 약간 포함되어 있습니다. 그래서 기본적으로 C와 파이썬 프로그래밍이 혼합되어 있습니다.

이는 대부분의 감독된 기계 학습 시스템의 기본 이론을 다룹니다. 그러나 기본 개념은 손에 문제에 따라 다양한 방법으로 적용 할 수 있습니다. MATLAB은 매트릭스를 대표하고 작업하는 데 탁월하다고 생각합니다. 따라서 주어진 방법의 선형 대수로 올라갈 때 사용할 수있는 훌륭한 언어 또는 플랫폼이라고 생각합니다. 나는 당신이 뭔가를 알아내거나 방법을 깊이 파고 들때 피상적으로 처음과 깊이 있는 알고리즘에 대해 배우는 데 적합하다고 생각합니다. 예를 들어, 앤드류 Ng의 코스라 기계 학습 과정과 같은 초보자를위한 대학 코스에서 인기가 있습니다. 이 기사는 스탠포드 교수 앤드류 Ng 가 그의 자유롭고 개방적인 기계 학습 과정에서 가르친 자료에 크게 그립니다. 이 과정은이 문서에서 논의 된 모든 것을 깊이 다루며 ML 실무자를위한 실용적인 조언을 제공합니다. 나는이 매혹적인 분야를 더 탐험하는 데 관심이있는 사람들에게이 코스를 매우 추천 할 수 없습니다. 우리는 기계 학습 분야의 기본 이론의 대부분을 다루었지만 물론 표면을 거의 긁지 않았습니다. 우리 대부분은 우리의 첫 번째 언어로 C ++를 가지고 있지만 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 것에 관해서는 파이썬은 단순하고 미리 작성된 모듈 라이브러리가 많기 때문에 언어에 이동하게됩니다.

그러나 C ++를 기계 학습에도 사용할 수 있습니까? 그리고 만약 그렇다면, 어떻게? 오버피팅은 기계 학습 알고리즘을 학습 데이터에 너무 밀접하게 집중하여 새 데이터를 올바르게 처리할 수 있을 만큼 일반화되지 않도록 하는 결과입니다. 이는 기계가 “잘못된 것을 학습”하고 새로운 데이터를 올바르게 해석할 수 없게 되는 예입니다. 대부분의 감독 학습 응용 프로그램에서 궁극적인 목표는 미세조정된 예측 함수 h(x)(“가설”이라고도 함)를 개발하는 것입니다. “학습”은 정교한 수학적 알고리즘을 사용하여 이 기능을 최적화하여 특정 도메인에 대한 입력 데이터 x(예: 집의 평방 피트)를 정확하게 예측하여 몇 가지 흥미로운 값 h(x)를 정확하게 예측할 수 있도록 합니다(예: 시장 가격 집). 인공 지능(AI)은 스스로 특정 결정을 내릴 수 있는 시스템을 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다.