Глубокие нейронные сети относятся к подходу создания систем искусственного интеллекта, который называется "обучение с учителем". Этот подход основан на использовании больших объемов данных для обучения модели, которая способна делать высокоточные прогнозы или принимать решения.
Глубокие нейронные сети представляют собой мощные математические модели, состоящие из множества слоев нейронов, которые могут обрабатывать сложные структуры данных, извлекать признаки и делать прогнозы на основе обучающих данных. Эти сети могут находить закономерности и паттерны в данных, совершать сложные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, голосовое управление и многое другое.
Глубокие нейронные сети выделяются другими методами машинного обучения тем, что они способны самостоятельно извлекать признаки из данных и настраивать свои параметры на основе минимизации ошибки на обучающих данных. Таким образом, они являются более гибкими и мощными инструментами для решения различных задач и предсказаний.
В целом, глубокие нейронные сети представляют собой важный инструмент в области искусственного интеллекта и находят применение во многих сферах, таких как медицина, финансы, автомобильная промышленность, робототехника и другие. Важно отметить, что развитие технологий глубокого обучения и нейронных сетей продолжается, что открывает новые перспективы и возможности в области искусственного интеллекта.