Изменения
Нет описания правки
[[Файл:Ml_areas.jpg|thumb|250px|Глубокое обучение как часть машинного обучения.]]
'''Глубокое обучение''' (англ. deep learning) {{---}} совокупность широкого семейства методов машинного обучения, основанных на имитации работы человеческого мозга в процессе обработки данных и создания паттернов, используемых для принятия решений<ref>[https://www.investopedia.com/terms/d/deep-learning.asp Deep Learning, Investopedia]</ref>. Как правило, глубокое обучение предназначено для работы с большими объемами данных и использует сложные алгоритмы для обучения модели<ref>[https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Neural-Networks-and-Deep-Learning The difference between neural networks and deep learning]</ref>. На больших датасетах глубокое обучение показывает более высокую точность результатов в сравнении с традиционным машинным обучением. Зависимость производительности (качества результатов) от объема данных представлена на рисунке ниже.
На создание моделей глубокого обучения оказали влияние некоторые процессы и паттерны, происходящие в биологических нейронных системах. Несмотря на это, данные модели во многом отличаются от биологического мозга (и в структуре и в функциях), что делает невозможным использование теорем и доказательств, применяющихся в нейробиологии.
== История ==