Глубокое обучение (Deep Learning)
Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, использующий искусственные нейронные сети с множеством слоев для моделирования и понимания сложных паттернов в данных.
Отличия от традиционного ML
- Автоматическое извлечение признаков — не нужно вручную создавать features
- Глубокие архитектуры — множество скрытых слоев
- Большие объемы данных — требует много данных для обучения
- Вычислительная мощность — нуждается в GPU/TPU
Популярные архитектуры
- CNN — сверточные сети для изображений
- RNN/LSTM — для последовательностей и текста
- GAN — генеративно-состязательные сети
- Transformer — для обработки естественного языка
- Autoencoder — для сжатия и генерации данных
Области применения
- Computer Vision — распознавание объектов, лиц
- NLP — машинный перевод, чат-боты
- Speech Recognition — распознавание речи
- Autonomous Driving — самоуправляемые автомобили
- Drug Discovery — разработка лекарств
Фреймворки для Deep Learning
- TensorFlow — от Google
- PyTorch — от Facebook
- Keras — высокоуровневое API
- JAX — для исследований
- MXNet — от Apache
Вызовы Deep Learning
- Интерпретируемость — "черный ящик"
- Данные — требует больших датасетов
- Переобучение — overfitting на обучающих данных
- Вычислительные ресурсы — требует мощное железо
FAQ
Всегда ли глубокое обучение лучше традиционного ML?
Нет, для простых задач с небольшими данными традиционные алгоритмы ML могут работать лучше и быть более интерпретируемыми.