Podręcznik łączności Cadnetwork Deep Learning Box Rack to zaawansowane urządzenie do tworzenia sieci neuronowych. Jest to gotowy system, który można łatwo zainstalować i skonfigurować. Podręcznik łączności Cadnetwork Deep Learning Box Rack umożliwia tworzenie, trening i wdrażanie sieci neuronowych za pomocą jednego interfejsu. Urządzenie wykorzystuje najnowsze technologie sztucznej inteligencji i sztucznej sieci neuronowej, aby umożliwić szybkie, precyzyjne i skalowalne tworzenie sieci. Użytkownicy mogą korzystać z gotowych narzędzi do wizualizacji wyników, co pozwala im łatwo przeglądać i analizować wyniki. System jest wyposażony w wiele przydatnych funkcji, które ułatwiają tworzenie i wdrażanie sieci neuronowych.
Ostatnia aktualizacja: Podręcznik łączności Cadnetwork Deep Learning Box Rack
Na stronie znajdują się materiały, które powstały ze środków Unii Europejskiej w ramachEuropejskiego Funduszu Społecznego (Program Operacyjny Kapitał Ludzki 2007−2013 oraz ProgramOperacyjny Wiedza Edukacja Rozwój 2014−2020)
O chrześcijańskich korzeniach Polski
2022-06-15Zachęcamy do zapoznania się z filmem edukacyjnym pt. „O chrześcijańskich korzeniach Polski”. W materiale, przeznaczonym dla wszystkich etapów edukacyjnych, uczniowie mają okazję poznać tajemniczego rycerza Jaksę, który wziął udział w jednej z wypraw krzyżowych do Ziemi Świętej. Dzięki jego staraniom w Miechowie został wybudowany kościół, z czasem nazywany „Polską Jerozolimą”.
Deep learning, uczenie głębokie – podkategoria uczenia maszynowego (ang. machine learning). Polega na tworzeniu sieci neuronowych, które mają za zadanie udoskonalić m. in. technikę rozpoznawania głosu, przetwarzania języka naturalnego.
Proces uczenia jest głęboki, ponieważ struktura sztucznych sieci neuronowych składa się z wielu warstw wejściowych, wyjściowych i ukrytych. Każda warstwa zawiera jednostki, które przekształcają dane wejściowe w informacje, których następne warstwy mogą używać do wykonania pewnego zadania predykcyjnego. Dzięki tej strukturze maszyna może uczyć się za pomocą własnego przetwarzania danych[1]. Znajduje również zastosowanie w bioinformatyce i projektowaniu leków[2].
Uczenie głębokie a uczenie maszynowe[edytuj | edytuj kod]
Deep learning jest poddziedziną uczenia maszynowego. Podstawowym czynnikiem wyróżniającym deep learning jest to, że proces uczenia nie wymaga kontroli człowieka, czyli zachodzi w sposób nienadzorowany[3].
| Czynnik | Uczenie głębokie | Uczenie maszynowe |
|---|---|---|
| Czas uczenia | Długi czas uczenia | Krótszy czas uczenia | Dane | Wymaga dużych zbiorów danych | Nie wymaga dużych zbiorów danych; może uczyć się na mniejszych zbiorach | Wymagania sprzętowe | Może uczyć się na CPU, ale zalecane jest również GPU | Obliczenia wykonywane są na CPU |
Przypisy[edytuj | edytuj kod]
- ↑ lgayhardt, Deep learning vs. machine learning - Azure Machine Learning, docs. com [dostęp 2022-04-26] (ang. ).
- ↑ Xiaoqian Lin, Xiu Li, Xubo Lin, A Review on Applications of Computational Methods in Drug Screening and Design, „Molecules”, 25 (6), 2020, s. 1375, DOI: 10. 3390/molecules25061375, ISSN 1420-3049 [dostęp 2022-06-21] (ang.
- ↑ Omid Ghorbanzadeh i inni, Evaluation of Different Machine Learning Methods and Deep-Learning Convolutional Neural Networks for Landslide Detection, „Remote Sensing”, 2019, 10. 3390/rs11020196.
