ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ (Deep learning)

Глубокое обучение представляет собой подраздел искусственного интеллекта, характеризующийся использованием нейронных сетей с большим числом слоев для обучения и решения сложных задач.

• Многослойные нейронные сети (MNN): Глубокое обучение часто использует нейронные сети с множеством слоев, позволяя модели извлекать сложные признаки из данных.
• Автоматическое извлечение признаков: Глубокие модели способны автоматически извлекать значимые признаки из входных данных без явного их задания.
• Обучение на больших объемах данных: Глубокие модели эффективны при обучении на больших объемах данных, что позволяет им выявлять общие закономерности.
• Разнообразные архитектуры нейронных сетей: Существует множество архитектур нейронных сетей, таких как свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений и рекуррентные нейронные сети (RNN) для работы с последовательными данными.
• Обратное распространение ошибки: Глубокое обучение использует метод обратного распространения ошибки для коррекции весов нейронных сетей в процессе обучения.
• Передача обучения: Модели глубокого обучения могут использовать заранее обученные веса на одной задаче для улучшения обучения на другой задаче.
• Долгосрочная зависимость: Рекуррентные нейронные сети (RNN) способны учитывать долгосрочные зависимости в последовательных данных.
• Гибкость в задачах: Глубокие модели успешно применяются в различных областях, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие.
• Генеративные модели: Глубокие нейронные сети могут использоваться для создания новых данных, таких как видео, изображения, тексты или звуки, с использованием генеративных моделей.
• Улучшение с использованием аппаратного ускорения: Для эффективного обучения глубоких моделей широко применяются графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU) для ускорения вычислений.

Больше о цифровой трансформации предприятий химической отрасли: https://digitalchem.ru/