Изменения

'''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 иллюстрации рисунке ниже.

Глубокие нейронные сети требовательны к большим объемам требуют больших объемов данных для сходимости обучения. Поэтому часто встречается ситуация, когда для решаемой задачи недостаточно данных для того, чтобы хорошо натренировать все слои нейросети. Для решения этой проблемы используется '''transfer learning'''<ref>[https://habr.com/company/binarydistrict/blog/428255/ Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных, habr.com]</ref>.

'''Transfer learning''' {{---}} это исследовательской проблеме техника в машинном обучении, которая сосредоточена на сохранении знаний, полученных при решении одной проблемызадачи, и применении их к другой, но связанной проблемезадаче<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_learning Transfer learning, Wikipedia]</ref>.