Что означает «тонкозернистая классификация» 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:
- Классификация с очень маленькими наборами данных
- Различение очень похожих категорий
- Классификация только мелких объектов
- Шифрование данных классификации
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Для чего используются «сети глубоких убеждений»?
- Что такое «адверсарное обучение» в глубоком обучении?
- В чем основное преимущество использования функции «ReLU» вместо «сигмоидных» функций?
- Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?
- Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?