В чем заключаются преимущества использования глубокого обучения в алгоритмах отслеживания объектов?

Некоторые преимущества использования глубокого обучения в алгоритмах отслеживания объектов:

• Автоматическое извлечение признаков. elbrusboot.camp bim-portal.ru Система сама находит важные признаки для решения задачи, что упрощает процесс разработки моделей. elbrusboot.camp bim-portal.ru
• Обработка сложных типов данных. elbrusboot.camp Глубокое обучение успешно применяется для анализа изображений, видео, аудиозаписей, естественного языка. elbrusboot.camp Такие неструктурированные данные сложно обработать классическими методами. 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. www.geeksforgeeks.org elbrusboot.camp Методы глубокого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей. elbrusboot.camp Это позволяет применять ИИ в промышленных масштабах. elbrusboot.camp