Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает методы построения и настройки нейронных сетей для обработки сложных данных, включая изображения, звук и естественный язык. В рамках курса рассматриваются архитектуры глубокого обучения, алгоритмы оптимизации и практические аспекты их применения в задачах искусственного интеллекта. Слушатели освоят инструменты для разработки моделей, их обучения и оценки эффективности, что позволит решать реальные задачи в сфере анализа данных, компьютерного зрения и автоматизированных систем.
Варианты ответа:
- Для шифрования данных
- Для уменьшения размера модели
- Для увеличения разнообразия тренировочных данных
- Для ускорения обучения модели
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?
- Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?
- Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?
- Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?
- Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?