Глубокое обучение
Определение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Простое объяснение
Это когда нейросеть очень большая и умная, с множеством слоёв, как многоэтажный дом для обработки информации.
Подробнее
Deep Learning использует нейросети с большим количеством слоёв (глубокие сети). Это позволяет автоматически извлекать сложные признаки из данных.
Глубокое обучение произвело революцию в распознавании изображений, обработке языка и генеративном AI.
Связанные термины
Few-shot Learning
Few-shot Learning — способность модели выполнять новую задачу, увидев лишь несколько примеров в промпте без дополнительного обучения.
Pre-training
Предобучение — начальный этап обучения AI-модели на огромных объёмах неразмеченных данных для формирования базовых знаний и способностей.
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.
Quantization
Квантизация — техника сжатия AI-моделей путём уменьшения точности чисел (например, с 32-bit до 4-bit), ускоряющая инференс и снижающая требования к памяти.