Для чего обычно используется «перенос обучения» 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:
- Передача данных между серверами
- Применение знаний из одной области в другой
- Шифрование данных модели
- Ускорение обработки данных
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что такое «обучение без учителя с предварительной подготовкой» в глубоком обучении?
- Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?
- 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?