דמיון בין למידה מונחית ולמידה עמוקה
למידה מונחית ולמידה עמוקה יש להם 11 דברים במשותף (ביוניונפדיה): מערכת זיהוי דיבור, אנגלית, אלגוריתם, אופטימיזציה (מתמטיקה), ניתוח גורמים ראשיים, עיבוד תמונה, רשת עצבית מלאכותית, למידת מכונה, למידה בלתי מונחית, הסתברות, התאמת יתר.
מערכת זיהוי דיבור
מערכת זיהוי דיבור (באנגלית: Speech To Text (STT) או Automatic Speech Recognition (ASR)) היא מערכת ממוחשבת המסוגלת לפענח דיבור אנושי ולתרגמו לטקסט.
למידה מונחית ומערכת זיהוי דיבור · למידה עמוקה ומערכת זיהוי דיבור ·
אנגלית
אנגלית (באנגלית: English) היא שפה ממשפחת השפות הגרמאניות שמקורה באנגליה, והיא אחת השפות המדוברות ביותר בעולם.
אנגלית ולמידה מונחית · אנגלית ולמידה עמוקה ·
אלגוריתם
אלגוריתם הוא דרך שיטתית וחד-משמעית לביצוע של משימה מסוימת, במספר סופי של צעדים.
אלגוריתם ולמידה מונחית · אלגוריתם ולמידה עמוקה ·
אופטימיזציה (מתמטיקה)
גרף של פרבולואיד הנתון על ידי הפונקציה z.
אופטימיזציה (מתמטיקה) ולמידה מונחית · אופטימיזציה (מתמטיקה) ולמידה עמוקה ·
ניתוח גורמים ראשיים
דוגמה לניתוח גורמים ראשיים בשני ממדים. הווקטורים המאוירים מתאימים לגורם ראשי ראשון (הארוך) ולגורם ראשי שני (הקצר). הווקטורים הם וקטורים עצמיים של מטריצת השונות המתואמת שנורמלו על ידי שורשי הערכים העצמיים המתאימים, והוסטו כך שזנבם נמצא על ממוצע ההתפלגות. פיזור הנקודות בתמונה הוא לפי התפלגות גאוסיאנית דו-ממדית (עם ממוצע (1,3), סטיית תקן 3 בכיוון (0.478, 0.878) וסטיית תקן 1 בכיוון המאונך). ניתוח גורמים ראשיים או PCA (ראשי תיבות באנגלית של: Principal Components Analysis) היא שיטה להתמרה ליניארית של נתונים למערכת קואורדינטות חדשה שבה המידע בקואורדינטות השונות הוא אורתוגונלי ובעל שונות הולכת וקטנה.
למידה מונחית וניתוח גורמים ראשיים · למידה עמוקה וניתוח גורמים ראשיים ·
עיבוד תמונה
שלוש תמונות שצולמו דרך מסננים בצבע אדום, ירוק וכחול, ומימין התמונה הצבעונית הנוצרת מצירופן הגדלת ניגודיות באמצעות תיקון ההיסטוגרמה. עיבוד תמונה הוא תחום במדעי המחשב, מתמטיקה שימושית, הנדסת חשמל ואלקטרוניקה העוסק בעיבוד של תמונות ובמניפולציות שונות עליהן.
למידה מונחית ועיבוד תמונה · למידה עמוקה ועיבוד תמונה ·
רשת עצבית מלאכותית
תרשים המדגים את אופן הפעולה של רשת עצבית מלאכותית. רשת עצבית מלאכותית (ANN – Artificial Neural Network), רשת נוירונים או רשת קשרית הוא מודל מתמטי חישובי, שפותח בהשראת תהליכים מוחיים או קוגניטיביים המתרחשים ברשת עצבית טבעית ומשמש במסגרת למידת מכונה.
למידה מונחית ורשת עצבית מלאכותית · למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית ·
למידת מכונה
למידת מכונה (באנגלית: Machine Learning; לעיתים מכונה גם למידה חישובית) היא תת-תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית המשיק לתחומי הסטטיסטיקה והאופטימיזציה.
למידה מונחית ולמידת מכונה · למידה עמוקה ולמידת מכונה ·
למידה בלתי מונחית
למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning) היא טכניקה בלמידה חישובית שבה מנסים ללמוד את התכונות והמבנה של אוסף דוגמאות נתונים כאשר הנתונים זמינים כפי שהם ללא תוספת תיוגים.
למידה בלתי מונחית ולמידה מונחית · למידה בלתי מונחית ולמידה עמוקה ·
הסתברות
משחקי מזל והימורים מימין, ביצה בעלת חלמון כפול. סיכוי של 1 ל־1200 למציאת ביצה כזוComparisons, R 2020, Probability Comparison: Rarest Things in the Universe, online video, 6 April, viewed 10 May 2020,, Creative Commons license:.. הסתברות היא ביטוי מספרי למידת הסבירות שמאורע מסוים יתרחש.
הסתברות ולמידה מונחית · הסתברות ולמידה עמוקה ·
התאמת יתר
הקו הירוק מייצג מודל עם התאמת יתר, הקו השחור מייצג מודל מוסדר (regularized - מודל שפשטותו מאולצת במפורש). הקו הירוק מתאים יותר לנתוני האימון, אך הוא תלוי בהם יותר מדי ולכן הוא צפוי להיות בעל שגיאה גדולה יותר בסווג נתונים חדשים מאשר המודל השחור. נתונים ליניארים עם רעש (נקודות) ממודלים על ידי ישר (שחור) ועל ידי פולינום (כחול). אף על פי שהפולינום מותאם לנתונים במידה מושלמת, המודל הליניארי צפוי להצליח יותר באקסטרפולציה מעבר לאזור הנתונים הקיימים. התאמת יתר (Overfitting) היא בעיה יסודית בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה שבה המודל מותאם יתר על המידה לאוסף מסוים של נתונים (למשל האוסף שהיה זמין לשם אימונו) ועל כן מצליח פחות בביצוע תחזיות.
הרשימה לעיל עונה על השאלות הבאות
- במה נראה למידה מונחית ולמידה עמוקה
- מה יש להם במשותף למידה מונחית ולמידה עמוקה
- דמיון בין למידה מונחית ולמידה עמוקה
השוואה בין למידה מונחית ולמידה עמוקה
יש למידה מונחית 71 יחסים. יש למידה מונחית 56. כפי שיש להם במשותף 11, מדד הדמיון הוא = 11 / (71 + 56).
אזכור
מאמר זה מציג את מערכת היחסים בין למידה מונחית ולמידה עמוקה. כדי לגשת לכל מאמר שממנו הופק המידע, בקר בכתובת: