Învățare profundă
From Wikipedia, the free encyclopedia
Învățarea profundă (cunoscută și sub numele de învățare profundă structurată sau învățare ierarhică) este parte dintr-o familie de metode de învățare automată bazată pe rețele neuronale artificiale. Învățarea poate fi supravegheată, semi-supravegheată sau nesupravegheată[1][2][3].
Arhitecturile de învățare profundă, precum rețele neuronale profunde, rețele neuronale recurente și rețelele neuronale convoluționale, au fost aplicate în diverse domenii, precum recunoașterea imaginilor, recunoașterea vocală, prelucrarea limbajului natural, recunoașterea audio, filtrarea în rețele sociale, traducerea automată, bioinformatica, proiectarea de medicamente, analiza de imagini medicale, inspeciția materialelor și divertisment, unde au obținut rezultate comparabile cu și, în unele cazuri, superioare experților umani[4][5][6].
Rețelele neuronale au fost inspirate de prelucrarea informațiilor și nodurile de comunicare distribuite în sistemele biologice. Rețelele neuronale artificiale diferă de creierul biologic. În special, rețelele neuronale tind să fie statice și simbolice, în timp ce creierul biologic al celor mai multe organisme vii este dinamic și analog[7][8][9].