AIГлоссарий

Deep Learning

Связанные услуги

AI Автоматизация
Если Машинное Обучение (ML) – это когда вы учите программу отличать спам от обычного письма, то Deep Learning (Глубокое обучение) – это когда программа сама учится управлять автомобилем Tesla. Оно «глубокое», потому что использует нейросети с сотнями слоев, способных анализировать гигантские объемы неструктурированных данных (видео, аудио, текст).

В чем разница между ML и Deep Learning?

В классическом ML человек должен указать программе признака (features). Например, чтобы научить программу распознавать кота, вы говорите: "ищи усы и острые уши". В Deep Learning вы ничего не объясняете. Вы просто "скармливаете" программе миллион фото кошек и собак, и она сама находит признаки, по которым их можно различить.

Почему Deep Learning взорвался сейчас?

Самая математика глубоких сетей была известна еще в 80-х. Но для их работы требуются две вещи: 1) Гигантские объемы данных (Big Data). 2) Огромная вычислительная мощность (видеокарты GPU). Только в 2010-х эти два фактора сошлись.

Где он используется?

01Генеративный AI

Все современные LLM (ChatGPT, Claude) и генераторы изображений (Midjourney) построены на основе Deep Learning (архитектура Transformers или Diffusion).

02Автопилоты

Автомобили используют сверточные сети (CNN) в реальном времени, чтобы анализировать видео с камер и принимать решения на дороге.

/ Частые вопросы

Это главная проблема глубокого обучения. Сеть может с точностью 99% поставить диагноз рака по снимку, но она не может объяснить врачу, ПОЧЕМУ она приняла такое решение. Ее внутренняя логика слишком сложна для расшифровки человеком.

/ Связанные термины

Machine Learning (ML)Neural NetworksGenerative AI
Deep Learning
/ Deep Learning

Готовы внедрить?

Мы поможем с внедрением. 30-минутный аудит ваших процессов - бесплатно.

Записаться на аудит