Отличия от классического машинного обучения:
Архитектура моделей
В классическом машинном обучении часто используются простые модели, такие как линейная регрессия или деревья решений, которые обычно имеют ограниченное количество слоев или параметров.
В глубоком обучении применяются глубокие нейронные сети с множеством слоев, позволяющие моделям обучаться на сложных иерархических представлениях данных.
Извлечение признаков
В классическом машинном обучении признаки обычно предварительно извлекаются из данных и вручную выбираются экспертом.
В глубоком обучении признаки извлекаются автоматически в процессе обучения нейронных сетей, что позволяет моделям обнаруживать скрытые закономерности без предварительной обработки данных.
Применение
Классическое машинное обучение широко используется в задачах с относительно небольшими объемами данных и четко определенными признаками.
Глубокое обучение эффективно применяется в задачах с большими объемами данных, таких как обработка изображений, аудио и видео, а также в задачах, где признаки сложно выделить вручную, например, в обработке естественного языка.
Сложность моделей и обучение
Классические модели обычно имеют меньше параметров и требуют меньше данных для обучения.Глубокие нейронные сети имеют гораздо большее количество параметров и требуют значительного объема данных для обучения, что может вызывать проблемы с переобучением.
В заключение:
Глубокое обучение представляет собой мощный инструмент, который позволяет моделям извлекать сложные закономерности из данных и делать прогнозы с высокой точностью. Его отличия от классического машинного обучения заключаются в использовании глубоких нейронных сетей, автоматическом извлечении признаков и широком спектре применения в задачах анализа данных и искусственного интеллекта.
Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить следующие статьи! 🔥
Далее: Лекция №3, Глава№2 —> Искусственные нейронные сети: ключевой инструмент в глубоком обучении. ✔
Полный список лекций здесь. ✔