Bir şirket, kendi veri kümesine özgü özellikleri kullanarak nesne görüntülerinin sınıflandırmasını yapması gerekiyor. Bu ihtiyacı karşılarken en az geliştirme çalışması gerektiren seçenek hangisidir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelini kullanmak ve şirketin veri kümesi üzerinde ince ayar yapmak (fine-tune)..
Neden bu cevap
Önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelini ince ayar yapmak, nesne sınıflandırma görevleri için en az geliştirme çabası gerektiren ve en etkili yaklaşımlardan biridir. Bu modeller, büyük veri kümeleri üzerinde zaten eğitilmiş olduğundan, genel özellik çıkarımı konusunda güçlüdür. Şirketin kendi veri kümesi üzerinde yapılan ince ayar (fine-tuning), modelin spesifik verilere adapte olmasını sağlar ve sıfırdan bir model eğitmekten çok daha az veri ve hesaplama kaynağı gerektirir. Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve SVM'ler, özellik mühendisliği için önemli manuel çaba gerektirir. GAN'lar ise genellikle veri üretimi için kullanılır, sınıflandırma için uygun değildir ve geliştirilmesi karmaşıktır.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez