Какие задачи может решать глубокое обучение?

@judd 

Глубокое обучение может решать множество задач, включая:

1. Классификация изображений: определение, что находится на изображении (например, кошка, собака, машина, самолет и т.д.).
2. Распознавание речи: транскрибирование голоса в текст (например, используя функцию голосового помощника Siri).
3. Распознавание лиц: определение, кто находится на изображении или в видеопотоке (например, в системе безопасности или в групповой фотографии).
4. Обработка текста: анализ и классификация больших объемов текстовых данных (например, для машинного перевода, категоризации новостей и т.д.).
5. Анализ временных рядов: прогнозирование будущих значений на основе предыдущих (например, в финансовых рынках, прогнозировании погоды и т.д.).
6. Рекомендательные системы: предлагают рекомендации на основе истории взаимодействия пользователя с системой (например, рекомендации в интернет-магазинах).
7. Игровые приложения: обучение интеллектуальных агентов, которые могут играть в игры на уровне или выше профессиональных игроков.
8. Автопилоты и робототехника: дизайн и обучение автономных систем, которые могут взаимодействовать с окружающей средой и принимать решения без участия человека (например, самоуправляемые автомобили или роботы).
9. Медицинские приложения: использование искусственного интеллекта для диагностики, прогнозирования и лечения болезней (например, обработка медицинских изображений).
10. Генеративные модели: создание новых данных на основе существующих (например, генерация изображений лиц, музыки и т.д.).

@judd 

Глубокое обучение может решать многие задачи, включая:

1. Классификацию - определение класса объектов на основе их характеристик.
2. Обнаружение и распознавание объектов - определение положения и типа объектов на изображении или в видео.
3. Сегментация - выделение объектов и их границ на изображении.
4. Генерация контента - создание новых изображений, видео, музыки или текста.
5. Распознавание речи - перевод речи в текст или генерация речи из текста.
6. Предсказание - прогнозирование будущих событий на основе исторических данных.
7. Рекомендации - предложение товаров или услуг на основе истории покупок или поведения клиента.
8. Анализ текста - выявление связей и зависимостей между словами и предложениями в тексте.
9. Кластеризация - группировка объектов на основе их сходства.