Terminologiset sanastot 2
fi syväoppiminen
en deep learning
määritelmä
neuroverkkoteknologia, jossa hyödynnetään monikerroksisia neuroverkkoja ja joka mahdollistaa monimutkaisten rakenteiden ja asiayhteyksien oppimisen opetusdatasta
neuroverkkoteknologia, jossa hyödynnetään monikerroksisia neuroverkkoja ja joka mahdollistaa monimutkaisten rakenteiden ja asiayhteyksien oppimisen opetusdatasta
huomautus
Syväoppimista hyödynnetään ohjelmien opettamisessa sellaisten monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, jotka edellyttävät esimerkiksi puheen, tekstin tai kuvamateriaalin analysointia ja tulkintaa. Yksi esimerkki tästä ovat suuret kielimallit.
Syväoppimista hyödynnetään ohjelmien opettamisessa sellaisten monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, jotka edellyttävät esimerkiksi puheen, tekstin tai kuvamateriaalin analysointia ja tulkintaa. Yksi esimerkki tästä ovat suuret kielimallit.
Syväoppimiseen perustuvien ohjelmien kehittäminen edellyttää monesti hyvin suuria määriä opetusdataa ja paljon laskentatehoa.
Käsitejärjestelmäkaavio: Tekoäly.
Lähde: |
|
Tieteen termipankki
fi syväoppiminen
määritelmä
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa tietokone oppii tunnistamaan monimutkaisia rakenteita ja piirteitä suurista tietomääristä käyttämällä keinotekoisia neuroverkkoja, erityisesti monikerroksisia eli "syviä" verkkoja.
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa tietokone oppii tunnistamaan monimutkaisia rakenteita ja piirteitä suurista tietomääristä käyttämällä keinotekoisia neuroverkkoja, erityisesti monikerroksisia eli "syviä" verkkoja.
Luokitus: |
| |||
Lähde: |
|
IATE1
fi syväoppiminen (★★★☆)
sv djup maskininlärning (★★☆☆);
djupinlärning (★★☆☆)
djupinlärning (★★☆☆)
en deep learning (★★★☆)
de tiefes Lernen (★★☆☆);
Deep Learning (★★☆☆)
Deep Learning (★★☆☆)
fr apprentissage en profondeur (★★★☆);
apprentissage profond (★★★☆)
apprentissage profond (★★★☆)
da dyb læring (★★★☆)
Luokitus: |
| |||
Lähde: |
|