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
Reinforcement Learning
Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая награды или штрафы за свои действия.
Latent Space
Latent Space — многомерное пространство скрытых представлений, где нейросеть кодирует семантику данных.
Модель
Модель в ML — обученный алгоритм, который принимает входные данные и выдаёт предсказания или генерирует результат.
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.