В чём преимущества использования deep learning в алгоритмах отслеживания объектов?

Некоторые преимущества использования deep learning в алгоритмах отслеживания объектов:

• Автоматическое извлечение признаков. www.upgrad.com В отличие от традиционных методов, deep neural сети могут обрабатывать сложные сценарии с большей точностью и эффективностью, адаптируясь к изменениям масштаба, освещения и ориентации объектов. www.upgrad.com
• Работа с большими и сложными данными. www.geeksforgeeks.org Deep learning способен обрабатывать большие объёмы данных, которые сложно обработать традиционным алгоритмам машинного обучения. www.geeksforgeeks.org
• Обработка нелинейных связей. www.geeksforgeeks.org Deep learning может выявлять нелинейные связи в данных, которые трудно обнаружить традиционными методами. www.geeksforgeeks.org
• Работа со структурированными и неструктурированными данными. www.geeksforgeeks.org Deep learning может обрабатывать изображения, текст и аудио. www.geeksforgeeks.org
• Предсказательное моделирование. www.geeksforgeeks.org Deep learning можно использовать для предсказания будущих событий или трендов, что помогает организациям планировать на будущее и принимать стратегические решения. www.geeksforgeeks.org
• Обработка отсутствующих данных. www.geeksforgeeks.org Deep learning алгоритмы могут обрабатывать отсутствующие данные и всё равно делать прогнозы, что полезно в реальных приложениях, где данные часто неполные. www.geeksforgeeks.org
• Масштабируемость. www.geeksforgeeks.org Модели deep learning можно легко масштабировать для обработки растущего объёма данных и можно размещать на облачных платформах и периферийных устройствах. www.geeksforgeeks.org
• Способность к обобщению. www.geeksforgeeks.org Модели deep learning могут хорошо обобщаться в новых ситуациях или контекстах, так как они способны изучать абстрактные и иерархические представления данных. www.geeksforgeeks.org