Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, который моделирует иерархические структуры в данных, используя нейронные сети с несколькими слоями. Этот метод обучения позволяет компьютерным системам имитировать работу человеческого мозга и автоматически извлекать признаки из данных.
Основной принцип глубокого обучения заключается в том, что нейронные сети могут обучаться на больших объемах данных, извлекая из них закономерности и строя сложные модели прогнозирования. В отличие от классических методов машинного обучения, глубокое обучение способно автоматически обучать модели без необходимости ручного определения признаков.
Одним из наиболее известных примеров глубокого обучения является обучение нейронных сетей для распознавания изображений. Такие сети могут обучаться на большом наборе изображений, выявляя узоры и закономерности, которые позволяют им точно классифицировать объекты.
В целом, глубокое обучение в искусственном интеллекте позволяет создавать сложные модели прогнозирования, обработки изображений, распознавания речи и других видов данных. Этот метод обучения является одним из ключевых инструментов в развитии искусственного интеллекта и его применении в различных областях.