tgoop.com/proglib_academy/2337
Create:
Last Update:
Last Update:
Глубинное обучение — это метод машинного обучения, где нейронные сети с несколькими слоями (глубокие сети) самостоятельно анализируют большие объемы данных и извлекают закономерности. Каждый слой обучается распознавать определённые признаки, а совокупность всех слоев позволяет модели выполнять сложные задачи.
Данные проходят через несколько слоев нейросети, и на каждом этапе происходит их всё более глубокий анализ:
Первый слой — выделяет базовые характеристики (например, звуки или контуры изображений).
Промежуточные слои — уточняют детали и обогащают информацию.
Последний слой — принимает решение или выдаёт предсказание на основе всей собранной информации.
Хотите разобраться в машинном обучении и глубинных нейросетях?
В нашем курсе по машинному обучению вы узнаете, как работают модели, строить и оптимизировать их.:
