В чем заключаются основные преимущества глубокого обучения по сравнению с традиционными методами машинного обучения?

Основные преимущества глубокого обучения по сравнению с традиционными методами машинного обучения:

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