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. {6-host} {9-host}

Алгоритмы машинного обучения используют разнообразные методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, которые часто ограничиваются небольшим числом слоёв. {6-host} Они способны обучаться по заранее запрограммированным заданным критериям и могут быть эффективны с небольшими объёмами данных. {9-host}

Глубокое обучение оперирует глубокими нейронными сетями, создающими сложную иерархию признаков. {6-host} Этот подход стремится имитировать работу человеческого мозга в обработке и анализе данных. {6-host} Глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции, что позволяет моделям обучаться более сложным представлениям. {6-host} Для эффективного обучения глубокому обучению чаще требуются большие объёмы данных из-за большого числа параметров. {6-host}

Таким образом, выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и требований к точности модели. {6-host}