Что такое глубокое обучение и как оно отличается от других методов машинного обучения?

@marshall.cummings 

Глубокое обучение - это подход к машинному обучению, который использует нейронные сети с многими слоями для анализа и обработки данных. Он отличается от других методов машинного обучения, таких как методы опорных векторов или решающие деревья, тем, что глубокие нейронные сети могут автоматически извлекать высокоуровневые признаки из данных без необходимости явного определения этих признаков экспертом.

В глубоком обучении каждый слой нейронной сети обрабатывает данные, выполняя нелинейные преобразования над входными данными и передавая результаты следующему слою. Это позволяет нейронным сетям узнавать более сложные и абстрактные признаки, чем другие методы машинного обучения.

Другими словами, глубокое обучение позволяет создавать модели, которые могут обрабатывать большие объемы данных и выделять в них сложные иерархические зависимости. Это делает глубокое обучение особенно полезным для задач обработки изображений, обработки естественного языка, распознавания речи и других задач, где данные имеют сложную структуру и зависимости.