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
Neural Network
Нейронная сеть — вычислительная система, вдохновлённая структурой мозга, состоящая из связанных узлов (нейронов), обрабатывающих информацию слоями.
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback — метод обучения AI-моделей на основе человеческих предпочтений, используемый для выравнивания поведения модели с человеческими ценностями.
Transformer
Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.
Жизненный цикл модели
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.