Глубокое обучение – это подраздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети с большим количеством слоев для извлечения и представления данных. Обучение правил и представлений в глубоком обучении может происходить автоматически через процесс обучения на больших объемах данных.
Архитектуры нейронных сетей:
- Feedforward Neural Networks (FNN): Простейший тип нейронной сети, где данные передаются от входного слоя к выходному слою без циклов обратной связи.
- Convolutional Neural Networks (CNN): Эффективны для обработки изображений. Используются сверточные слои для выделения локальных особенностей.
- Recurrent Neural Networks (RNN): Способны работать с последовательными данными, такими как текст или временные ряды, благодаря наличию циклов обратной связи.
- Long Short-Term Memory Networks (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU): Вариации RNN, которые помогают преодолеть проблему затухания градиентов.
Обучение правил:
- End-to-End Learning: Позволяет модели извлекать правила из данных без явного программирования. Примеры включают в себя обучение с подкреплением и глубокое обучение с метками.
- Transfer Learning: Использование предварительно обученных моделей для решения новых задач. Модель, обученная на большом наборе данных, может извлекать общие представления для других задач.
Представления данных:
- Embeddings: Преобразование категориальных или текстовых данных в векторные представления. Word embeddings для текста или Embeddings для категорий входных данных.
- Feature Engineering: Создание новых признаков на основе существующих данных для улучшения производительности модели.
- Dimensionality Reduction: Снижение размерности данных для упрощения модели и улучшения обобщения.
Дополнительные материалы на портале:
