Какую роль выполнял deep learning на проекте

Deep learning использовался для решения сложных задач, где традиционные ML-методы не справлялись. Например:

• Компьютерное зрение: классификация изображений, обнаружение объектов (YOLO, Faster R-CNN), сегментация (U-Net).
• Обработка естественного языка (NLP): генерация текста (GPT), классификация тональности (BERT).
• Временные ряды: прогнозирование (LSTM, Transformers).

Пример с кодом (Keras):

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(100, 10)),  # временные ряды
    Dense(1, activation='sigmoid')    # бинарная классификация
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

Нюансы:

• Требует больших данных и вычислительных ресурсов.
• Интерпретируемость сложнее, чем у линейных моделей.
• Гиперпараметры (слои, нейроны, learning rate) критичны.