Deep Learning
Определение
Глубокое обучение — подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети для обработки сложных данных и выявления абстрактных паттернов.
Простое объяснение
Представь много-много слоёв фильтров, через которые проходит информация. Каждый слой находит что-то важное, и в конце получается умный вывод.
Подробнее
«Глубина» означает множество слоёв в нейросети. Преимущества:
- Автоматическое извлечение признаков
- Работа с неструктурированными данными
- Масштабируемость с ростом данных
Архитектуры: CNN (изображения), RNN/LSTM (последовательности), Transformer (текст).
Связанные термины
Quantization
Квантизация — техника сжатия AI-моделей путём уменьшения точности чисел (например, с 32-bit до 4-bit), ускоряющая инференс и снижающая требования к памяти.
DPO
Direct Preference Optimization — упрощённая альтернатива RLHF, которая напрямую оптимизирует модель на данных предпочтений без необходимости отдельной reward model.
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.
Neural Network
Нейронная сеть — вычислительная система, вдохновлённая структурой мозга, состоящая из связанных узлов (нейронов), обрабатывающих информацию слоями.