جمینی

Wiki Article

این مدل‌ها جذابیت زیادی دارند، زیرا ممکن است فقط چند میلیارد پارامتر داشته باشند و بتوان آن‌ها را به صورت محلی روی لپ‌تاپ یا حتی گوشی هوشمند اجرا کرد.

موانع زیادی سر راه تحقق این اهداف قرار داشت که بزرگ‌ترینشان، نبود قدرت رایانشی کافی برای انجام پروژه‌ها بود.

به‌عنوان مثال، چت‌بات‌های هوشمند در هر ساعت از شبانه‌روز به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهند.

برای مثال، وقتی می‌خواهیم به یک کودک تشخیص گربه را یاد بدهیم، به جای ارائه مجموعه‌ای از قوانین سفت و سخت (مانند «گربه سبیل دارد» یا «گربه گوش‌های نوک‌تیز دارد»)، هزاران عکس مختلف از گربه‌ را به او نشان می‌دهیم.

یادگیری عمیق توانایی یادگیری از حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار (مثلاً تصاویر، متن، صوت) را دارد و امروزه در حوزه‌های تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بسیاری حوزه‌های دیگر عملکردی فوق‌العاده داشته است. روش‌های متنوع یادگیری عمیق عبارت‌اند از:

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای حیاتی از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون اینکه برای هر وظیفه به طور صریح برنامه‌ریزی شوند، مستقیماً از داده‌ها بیاموزند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

ایده کسب و کار با هوش مصنوعی؛ معرفی ابزار + آموزش استفاده

بدون شک، هوش مصنوعی یک حوزه انقلابی از علوم کامپیوتر است که در حال تبدیل شدن به عضو اصلی فناوری‌های نوظهور مختلف مانند داده‌های بزرگ، روباتیک و اینترنت اشیا است. قطعا این حوزه به عنوان مهم‌ترین و اصلی‌ترین حوزه فناوری و علوم کامپیوتر در سالهای آینده به فعالیت خود ادامه خواهد داد. حجم مطالب و کار هر یک زیرشاخه هوش مصنوعی بسیار زیاد است و به همین دلیل درآینده شرکتهای فناوری ایجاد می‌شوند تا ابزارهای هوشمند را توسعه دهند.

چالش اصلی یادگیری ماشین، ایجاد و انتخاب مدل مناسب برای حل مسئله است

علاوه‌براین، شهرهای پیشرفته با کمک read this هوش مصنوعی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی و کنترل ترافیک را بهینه می‌کنند؛ این کار باعث کاهش تصادفات و کوتاه‌تر شدن زمان سفر شهروندان شده است.

هر چه تعداد لایه‌ها بیشتر باشد، می‌توان محاسبات پیچیده‌تری انجام داد.

ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم.

شبکه از آنجایی که از قبل می‌داند اجزای تشکیل‌دهنده‌ی چهره چیست، می‌تواند این کار را انجام دهد.

کودک به تدریج الگوهای بصری مشترک را می‌آموزد و مدلی ذهنی می‌سازد. یادگیری ماشین نیز دقیقاً به همین شکل عمل می‌کند؛ با تحلیل داده‌های نمونه، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌سازد.