Deep learning

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Deep learning – jest to podkategoria uczenia maszynowego (ang. machine learning) i polega na tworzeniu sieci neuronowych, które mają za zadanie udoskonalić technikę rozpoznawania głosu, przetwarzania języka naturalnego. Znajduje również zastosowanie w bioinformatyce i projektowaniu leków.[1]

Różnice między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim[2][edytuj | edytuj kod]

Czynnik Uczenie głębokie Uczenie maszynowe
Czas uczenia Długi czas uczenia Krótszy czas uczenia
Dane Wymaga dużych zbiorów danych Nie wymaga dużych zbiorów danych; może

uczyć się na mniejszych zbiorach

Wymagania sprzętowe Może uczyć się na CPU, ale zalecane

jest również GPU

Obliczenia wykonywane są na CPU

Przypisy[edytuj | edytuj kod]