Техніки аналізу

Що ми дізналися: Основна відмінність між глибоким навчанням і машинним навчанням зумовлена тим, як дані подаються в систему. Алгоритми машинного навчання майже завжди вимагають структурованих даних, тоді як мережі глибокого навчання покладаються на шари ANN (штучні нейронні мережі) .

Глибоке навчання характеризується як клас алгоритмів машинного навчання, який: використовує багатошарову систему нелінійних фільтрів для вилучення ознак із перетвореннями. Кожен наступний шар отримує на вході вихідні дані попереднього шару.

ML – це інструмент, за допомогою якого розв’язують певний клас задач. Перш ніж розглянути основні типи завдань, які розв’язують алгоритми машинного навчання, розглянемо наступний приклад, щоб зрозуміти, чому ці завдання не можна розв’язати (або так ефективно розв’язувати) за допомогою інших відомих методів.

Машинне навчання – це наука про те, як навчити штучний інтелект працювати самостійно і розширювати свої знання про світ, щоб точніше і краще виконувати покладені на нього функції.