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

• Обработка сложных типов данных. 1 Глубокое обучение успешно применяется для анализа изображений, видео, аудиозаписей, естественного языка, которые сложно обработать классическими методами. 1
• Автоматическое извлечение признаков. 13 В глубоком обучении система сама извлекает из данных важные признаки для решения задачи, в то время как в машинном обучении признаки нужно задавать вручную. 1
• Высокая точность. 1 Глубокие нейронные сети показывают более высокую точность на сложных задачах, например, распознавании изображений. 1
• Обобщение знаний. 1 Модели глубокого обучения лучше экстраполируют выводы на новые данные, не включенные в обучающую выборку. 1
• Простота использования. 1 Для применения алгоритмов глубокого обучения нужно гораздо меньше предварительных знаний в предметной области задачи. 1
• Доступность. 1 Обученные модели можно развёртывать на разных платформах — серверах, облачных сервисах, мобильных устройствах. 1
• Масштабируемость. 1 Методы глубокого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей, что позволяет применять искусственный интеллект в промышленных масштабах. 1