Глубокое обучение
Материал из Поле цифровой дидактики
Версия от 01:37, 24 декабря 2022; Абдуллаева Снежана (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Понятие |Description=Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – тип машинного обучения. Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции...»)
| Описание | Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – тип машинного обучения. Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных. |
|---|---|
| Область знаний | Информатика, Искусственный интеллект |
| Авторы | Фрэнк Розенблатт, Рина Дехтер, Алексей Ивахненко, Валентин Лапа |
| Поясняющее видео | https://yandex.ru/video/preview/15556113538300447942 |
| Близкие понятия | Машинное обучение, Искусственный интеллект, нейронные сети |
| Среды и средства для освоения понятия | TensorFlow, Caffe, Keras, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet |
Примерные практические задачи в области глубокого обучения: – Задачи из области распознавания естественного языка (онлайн-переводчики, генераторы текста) – Задачи из области компьютерного зрения (классификация изображений, детектирование объектов, семантическая сегментация)
