Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который включает в себя обучение искусственных нейронных сетей на большом наборе данных. Эти нейронные сети способны учиться и принимать разумные решения самостоятельно, без явного программирования. Подходы к глубокому обучению оказались особенно успешными для обработки и анализа изображений и текстовых данных.
Для данных изображений можно использовать подходы глубокого обучения для выполнения таких задач, как распознавание объектов, классификация изображений и создание изображений. Сверточные нейронные сети (CNN) — это распространенный тип модели глубокого обучения, который особенно эффективен для данных изображений.
Для текстовых данных подходы глубокого обучения могут использоваться для выполнения таких задач, как обработка естественного языка (NLP), классификация текста и машинный перевод. Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это распространенный тип модели глубокого обучения, который особенно эффективен для текстовых данных.
В целом подходы глубокого обучения оказались очень эффективными для обработки и анализа изображений и текстовых данных и имеют широкий спектр приложений в таких областях, как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
