Оглавление:
Определение - Что означает глубокое обучение?
Глубокое обучение - это совокупность алгоритмов, используемых в машинном обучении, которые используются для моделирования высокоуровневых абстракций в данных посредством использования модельных архитектур, которые состоят из множества нелинейных преобразований. Это часть широкого семейства методов, используемых для машинного обучения, которые основаны на обучении представлениям данных.
Техопедия объясняет глубокое обучение
Глубокое обучение - это особый подход, используемый для построения и обучения нейронных сетей, которые считаются весьма перспективными узлами принятия решений. Алгоритм считается глубоким, если входные данные передаются через серию нелинейностей или нелинейных преобразований до того, как они станут выходными. Напротив, большинство современных алгоритмов машинного обучения считаются «неглубокими», потому что ввод может проходить только через несколько уровней вызова подпрограммы.
Глубокое обучение устраняет ручную идентификацию функций в данных и, вместо этого, опирается на любой учебный процесс, который используется для обнаружения полезных шаблонов во входных примерах. Это делает обучение нейронной сети легче и быстрее, и это может дать лучший результат, который продвигает область искусственного интеллекта.
