Что такое deep learning

Deep learning — это подраздел машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях с множеством слоёв (глубоких сетях). Эти сети способны автоматически извлекать иерархические признаки из данных, что особенно полезно для сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и генеративный AI.

Ключевые особенности:

• Использует многослойные нейронные сети (например, свёрточные — CNN, рекуррентные — RNN).
• Требует больших объёмов данных и вычислительных ресурсов.
• Обучение часто происходит с помощью backpropagation и оптимизаторов (Adam, SGD).

Пример с кодом (Keras):

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

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

Применяется в компьютерном зрении, NLP, рекомендательных системах и других областях, где важны сложные паттерны.