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
Жизненный цикл модели
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.
Pre-training
Предобучение — начальный этап обучения AI-модели на огромных объёмах неразмеченных данных для формирования базовых знаний и способностей.
Машинное обучение
Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.