В чем заключаются преимущества использования алгоритмов глубокого обучения для обработки естественных языков?

Некоторые преимущества использования алгоритмов глубокого обучения для обработки естественного языка:

• Обработка сложных типов данных. 2 Глубокое обучение успешно применяется для анализа неструктурированных данных, которые сложно обработать классическими методами. 2
• Автоматическое извлечение признаков. 24 Система сама извлекает из данных важные признаки для решения задачи, в то время как в традиционном машинном обучении признаки нужно задавать вручную. 24
• Высокая точность. 2 Глубокие нейронные сети показывают более высокую точность на сложных задачах, они могут моделировать намного более сложные и тонкие зависимости. 2
• Обобщение знаний. 2 Модели глубокого обучения лучше экстраполируют выводы на новые данные, не включенные в обучающую выборку. 2
• Простота использования. 2 Для применения алгоритмов глубокого обучения нужно гораздо меньше предварительных знаний в предметной области задачи. 2
• Доступность. 2 Обученные модели можно развёртывать на разных платформах — серверах, облачных сервисах, мобильных устройствах. 2
• Масштабируемость. 2 Методы глубокого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей, что позволяет применять ИИ в промышленных масштабах. 2

Алгоритмы глубокого обучения позволяют извлекать смысл из текстов на естественном языке, определять тематику, тональность, выделять ключевые слова. 2 Это позволяет автоматизировать работу с документами, аналитику, создавать чат-ботов. 2