Чем отличаются алгоритмы машинного обучения от глубинного обучения в создании финансовых прогнозов?

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения имеют свои особенности и отличия в создании финансовых прогнозов. qudata.com datastart.ru

Алгоритмы машинного обучения используют разнообразные методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, которые часто ограничиваются небольшим числом слоёв. qudata.com Они способны обучаться по заранее запрограммированным заданным критериям и могут быть эффективны с небольшими объёмами данных. datastart.ru

Глубокое обучение оперирует глубокими нейронными сетями, создающими сложную иерархию признаков. qudata.com Этот подход стремится имитировать работу человеческого мозга в обработке и анализе данных. qudata.com Глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции, что позволяет моделям обучаться более сложным представлениям. qudata.com Для эффективного обучения глубокому обучению чаще требуются большие объёмы данных из-за большого числа параметров. qudata.com

Таким образом, выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и требований к точности модели. qudata.com