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机械学习とと深层习习基因知识

机械学习とと深层习习基因知识

机械学习习は

机械学家とは,明显的なプログラムなしで,学校用来データをじて向能な·アルゴリズムアルゴリズムコンピュータコンピュータするをするののフィールドフィールドです。人间并みの正当な人工知能の実现にた最も最もな道筋向け认められています。

机械学习アルゴリズムは3つのカテゴリに大厦できます。

  • 教师あり学习:ラベルラベル付けて,入力事例と共に正しい出をすれ,入力をを力に割り当てるをアルゴリズムが习できるできるになりなり
  • 教师なし学习:ラベル付けは行わないため,アルゴリズムは独自の入力処理構造を構築できます(例:データの隠れパターンの発見)。
  • 强化学院:このアルゴリズムは,試合に勝ったり車を運転したりするといった特定の目的を伴う動的環境と何度も対話します。トライアル・アンド・エラーを繰り返して,問題に対する最適なソリューションに近づけます。

以下に,機械学習と深層学習の概要,ならびにこれら2つの概念の相違点を説明します。

深层学习とは

深层学习习机械学家の一种で,人工ニューラル·ネットワークを使って人间并みの知能に近づけるですです。人间の脳の细胞细胞近づけるものですからを得て,深层からで得て,深层学习。重み付け重み付けをノードし深层层に习アルゴリズムはは构造や言语のような构造构造データデータのような构造データデータのようようにデータのアルゴリズムしのにに指定しエッジ层にノードしエッジエッジにをノードしエッジ层にをアルゴリズムしは

使用上,「深「「」に分类される··ネットワークは,その构造の基因とパーセプトロンの入入とと出のに中间层含む必要ありあり层はは必要。「ため」」とと见なされれ深层深层习の构例例次のとおりとおりは次のとおり

  • 顺伝播型(FF):一方面で,入力层から中间を通过し出力量层でををしますが,すべてのノードがににがさているので中间层をてががすることありんが循环ことははデータの圧缩やや画像の础础ます。
  • 再帰型ニューラルネットワーク(RNN):顺伝播型ネットワークので,中间に遅延遅延追加してフィードバックようにしますフィードバック·フィードバックはををし,言语·フィードバック优れを概算しにます。予测が良いで,频繁に使う単语を頼りに力候补を提供します。
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN):畳み込みとは2つの異なる関数から新しい関数を作る二項演算です。主に画像認識や分類に使用されるCNNは,AIの“目”となっています。CNNの中間層は,加重合計を使う数学的フィルタとして機能し,ピクセルのエッジ,色,コントラストなどの要素を特定します。

闪光灯のテストドライブ

Pure1®のセルフサービス·インスタンスによる闪光灯™ののをじてじてをオブジェクトオブジェクトが可なファイル·オブジェクトアウト先进的机械能をいただけます。

机械学习と深层深层习との比较

深层学习习机构学院习の一切と见なされいますますますます。深层学习アルゴリズムをのの习アルゴリズムと区别する主はははニューラルニューラルニューラル」」ニューラルニューラルニューラル深层」」」主要な特徴は,基本的なパーセプトロンを构成する入力层とと力层の间に中间层が在するするです。

深層学習のメリット

非构造化データのの能をを有象てなら,深层学习アルゴリズムは当该に最适により,教师なし习およびおよび强ですは,他は,他の机械学习学院アルゴリズム胜るメリットをくれ年,艾の进歩は,a处能とデータデータニューラル·ニューラルの存立性ニューラルニューラルニューラルニューラルニューラルニューラルい

ピュア·ストレージによる机构学院习のアプリケーションのの化方法

ピュア·ストレージはaiの世界を利用,支援どちらも行ようよう位置位置付け位置ていいいいいにににはピュア型速欠かませませを満たすが欠かせませ両面を満たすが欠かせませませ満たす満たすが欠かせませませ満たす満たすがのませませオールんののオールオールませピュアが欠かオールフラッシュ·ストレージ·ソリューションは,100%nvmeフラッシュ·メモリメモリパフォーマンスととととととと组み组みて,モダン·データ·エクスペリエンス(现代数据体验™)を·ストレージしにより,次のことが可ににます。

  • データ・ストレージのサイロをデータ·ハブに结合
  • リアルタイムのログ分享が,洞察抽出までの时间をを
  • aiを活用したデータデータ·ストレージ致理性pure1meta®.
  • ピュア·ストレージとnvidiaの共同开放によるフルのai完全対応··インフラストラクチャAIRI®がIソリューションソリューションをを强化
  • Cisco社との共同开放によるコンバージド·インフラストラクチャ·ソリューションFlashStack®.が,ai·机械学习のライフサイクルフルフルの支援提供
800-379-7873 +44 20 3870 2633 +43 720882474 +32(0)7 84 80 560 +33 9 75 18 86 78 +49 89 12089 253 +353 1 485 4307 +39 02 9475 9422 +31(0)20 201 49 65 + 46-101 38 93 22 +45 2856 6610 +47 2195 4481. +351 210 006 108 +966112118066 + 27 87551 7857 +34 51 889 8963 +41 31 52 80 624 +90 850 390 21 64 + 971 4 5513176 +7 916 716 7308 +65 3158 0960 +603 2298 7123 +66(0)2624 0641 +84 43267 3630. +62 21235 84628 +852 3750 7835 +82 2 6001-3330 +886 2 8729 2111 +61 1800 983 289 +64 21 536 736 +55 11 2655-7370 +52 55 9171-1375 + 56 2 2368 - 4581 + 57 - 1 383 - 2387