Învățare profundă
Învățarea profundă (denumită și învățare structurată profundă sau învățare ierarhică) este un tip de învățare automată, care este utilizat în principal cu anumite tipuri de rețele neuronale. Ca și în cazul altor tipuri de învățare automată, sesiunile de învățare pot fi nesupravegheate, semisupravegheate sau supravegheate. În multe cazuri, structurile sunt organizate astfel încât să existe cel puțin un strat intermediar (sau strat ascuns), între stratul de intrare și stratul de ieșire.
Anumite sarcini, cum ar fi recunoașterea și înțelegerea vorbirii, a imaginilor sau a scrisului de mână, sunt ușor de realizat de către oameni. Cu toate acestea, pentru un computer, aceste sarcini sunt foarte greu de realizat. Într-o rețea neuronală multistrat (care are mai mult de două straturi), informațiile procesate vor deveni mai abstracte cu fiecare strat adăugat.
Modelele de învățare profundă sunt inspirate de modelele de procesare a informațiilor și de comunicare din sistemele nervoase biologice; acestea sunt diferite de proprietățile structurale și funcționale ale creierului biologic (în special ale creierului uman) în multe privințe, ceea ce le face incompatibile cu dovezile din neuroștiințe.
O rețea neuronală cu mai multe straturi.
Întrebări și răspunsuri
Î: Ce este învățarea profundă?
R: Învățarea profundă este un tip de învățare automată care utilizează rețele neuronale pentru a procesa informațiile și este adesea organizată cu cel puțin un strat intermediar (ascuns) între straturile de intrare și de ieșire.
Î: Care sunt diferitele tipuri de sesiuni de învățare utilizate în învățarea profundă?
R: Învățarea profundă poate fi organizată în sesiuni de învățare nesupravegheată, semisupravegheată și supravegheată.
Î: Care sunt unele sarcini care sunt ușor de realizat pentru oameni, dar dificil de realizat pentru computere?
R: Sarcini precum recunoașterea și înțelegerea vorbirii, a imaginilor sau a scrisului de mână sunt ușor de realizat pentru oameni, dar dificil de realizat pentru computere.
Î: Ce se întâmplă cu informațiile pe măsură ce sunt procesate într-o rețea neuronală multistrat?
R: Într-o rețea neuronală multistrat, informațiile procesate devin mai abstracte cu fiecare strat adăugat.
Î: De la ce se inspiră modelele de învățare profundă?
R: Modelele de învățare în profunzime sunt inspirate de modelele de procesare a informațiilor și de comunicare din sistemele nervoase biologice.
Î: Prin ce diferă modelele de învățare profundă de proprietățile creierului biologic?
R: Modelele de învățare în profunzime sunt diferite de proprietățile structurale și funcționale ale creierelor biologice, în special ale creierului uman, în multe privințe, ceea ce le face incompatibile cu dovezile din neuroștiințe.
Î: Care este un alt termen pentru învățarea profundă?
R: Învățarea profundă este cunoscută și sub numele de învățare structurată profundă sau învățare ierarhică.
