Dzięki swojej zdolności do uczenia się z dużych zbiorów danych, Deep Learning jest kluczowym elementem wielu nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji, znajdując zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego, autonomicznych pojazdach i wielu innych dziedzinach.
Deep Learning różni się od tradycyjnego uczenia maszynowego tym, że jest w stanie automatycznie i samodzielnie odkrywać reprezentacje cech z danych, podczas gdy uczenie maszynowe często wymaga ręcznego inżynierowania cech. Innymi słowy, Deep Learning radzi sobie z bardziej złożonymi i abstrakcyjnymi problemami, wykorzystując głębokie sieci neuronowe do analizy danych, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych i skomplikowanych zbiorów danych.
Deep Neural Network, czyli głęboka sieć neuronowa, to typ sieci neuronowej składającej się z wielu warstw, gdzie każda warstwa składa się z neuronów. Te neurony są połączone ze sobą i przekazują informacje. Głębokie sieci neuronowe są w stanie uczyć się i wykrywać skomplikowane wzorce i charakterystyki w danych wejściowych, co czyni je wyjątkowo efektywnymi w rozwiązywaniu złożonych problemów analizy danych.
Głębokie sieci neuronowe, część szerszej dziedziny Deep Learning, to złożone struktury składające się z wielu ukrytych warstw między wejściem a wyjściem. Każda z tych warstw może uczyć się reprezentować dane na różnych poziomach abstrakcji. Dzięki temu głębokie sieci neuronowe mogą wykrywać i analizować bardziej złożone wzorce w danych, co jest szczególnie przydatne w przetwarzaniu obrazów, dźwięku i tekstu.
Uczenie głębokie, znane także jako głębokie uczenie, jest metodą uczenia maszynowego, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do analizowania i interpretowania dużych zbiorów danych. Charakteryzuje się tym, że jest w stanie uczyć się z danych bez konieczności ręcznego programowania czy definiowania reguł, co sprawia, że jest wyjątkowo skuteczne w rozpoznawaniu wzorców, analizie predykcyjnej i automatyzacji procesów decyzyjnych w różnorodnych dziedzinach.
