Некоторые преимущества методов глубокого обучения для распознавания объектов:

• Автоматическое извлечение признаков. 25 Система сама извлекает из данных важные признаки для решения задачи, в то время как в традиционном машинном обучении признаки нужно задавать вручную. 25
• Обработка сложных типов данных. 2 Глубокое обучение успешно применяется для анализа изображений, видео, аудиозаписей, естественного языка. 2 Такие неструктурированные данные сложно обработать классическими методами. 2
• Высокая точность. 2 Глубокие нейронные сети показывают более высокую точность на сложных задачах, например, распознавании изображений. 2
• Обобщение знаний. 2 Модели глубокого обучения лучше экстраполируют выводы на новые данные, не включенные в обучающую выборку. 2
• Простота использования. 2 Для применения алгоритмов глубокого обучения нужно гораздо меньше предварительных знаний в предметной области задачи. 2
• Доступность. 2 Обученные модели можно развёртывать на разных платформах — серверах, облачных сервисах, мобильных устройствах. 2
• Масштабируемость. 2 Методы глубокого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей. 2

Некоторые недостатки методов глубокого обучения для распознавания объектов:

• Высокие вычислительные затраты. 1 Для обучения моделей глубокого обучения требуются значительные вычислительные ресурсы, включая мощные графические процессоры и большие объёмы памяти. 1
• Переобучение. 1 Модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и плохо работает на новых, невидимых данных. 1
• Недостаточная интерпретируемость. 1 Модели глубокого обучения, особенно многоуровневые, могут быть сложными и трудноинтерпретируемыми. 1
• Зависимость от качества данных. 1 Алгоритмы глубокого обучения зависят от качества данных, на которых они обучаются. 1 Если данные зашумлены, неполны или предвзяты, это негативно скажется на производительности модели. 1
• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных. 1 Поскольку модели глубокого обучения часто полагаются на большие объёмы данных, существуют опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. 1