Почему глубокое обучение способно автоматически находить закономерности в данных без предварительной разметки?

Глубокое обучение способно автоматически находить закономерности в данных без предварительной разметки благодаря способности извлекать высокоуровневые признаки из сложных исходных данных. itglobal.com

Это достигается за счёт глубокой архитектуры нейронных сетей, которая позволяет модели самостоятельно выявлять и иерархически представлять сложные зависимости в данных. itglobal.com

Некоторые особенности глубокого обучения, которые способствуют автоматическому поиску закономерностей:

• Обработка больших объёмов данных. bim-portal.ru Это позволяет глубоким моделям обучаться на разнообразных примерах и делать более точные предсказания. bim-portal.ru
• Обучение на нескольких уровнях абстракции. bim-portal.ru Глубокое обучение может автоматически извлекать сложные иерархические представления данных, начиная с простых характеристик и постепенно переходя к более абстрактным представлениям. bim-portal.ru
• Работа с неструктурированными данными, такими как изображения, звуковые файлы и тексты. bim-portal.ru

Таким образом, глубокое обучение позволяет решать сложные задачи, которые ранее были недоступны для традиционных методов машинного обучения. bim-portal.ru