AIГлосарій

Deep Learning

Пов'язані послуги

AI Автоматизація
Якщо Машинне Навчання (ML) - це коли ви вчите програму відрізняти спам від звичайного листа, то Deep Learning (Глибоке навчання) - це коли програма сама вчиться керувати автомобілем Tesla. Воно «глибоке», тому що використовує нейромережі з сотнями шарів, які здатні аналізувати гігантські обсяги неструктурованих даних (відео, аудіо, текст).

У чому різниця між ML та Deep Learning?

В класичному ML людина має вказати програмі ознаки (features). Наприклад, щоб навчити програму розпізнавати кота, ви кажете: "шукай вуса і гострі вуха". У Deep Learning ви нічого не пояснюєте. Ви просто "згодовуєте" програмі мільйон фото котів і собак, і вона сама знаходить ознаки, за якими їх можна розрізнити.

Чому Deep Learning вибухнуло зараз?

Сама математика глибоких мереж була відома ще в 80-х. Але для їх роботи потрібні дві речі: 1) Гігантські обсяги даних (Big Data). 2) Величезна обчислювальна потужність (відеокарти GPU). Лише в 2010-х ці два фактори зійшлися.

Де використовується?

01Генеративний AI

Усі сучасні LLM (ChatGPT, Claude) та генератори зображень (Midjourney) побудовані на основі Deep Learning (архітектура Transformers або Diffusion).

02Автопілоти

Автомобілі використовують згорткові мережі (CNN) в реальному часі, щоб аналізувати відео з камер і приймати рішення на дорозі.

/ Часті запитання

Це головна проблема глибокого навчання. Мережа може з точністю 99% поставити діагноз раку по знімку, але вона не може пояснити лікареві, ЧОМУ вона прийняла таке рішення. Її внутрішня логіка занадто складна для розшифровки людиною.

/ Пов'язані терміни

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

Готові впровадити?

Ми допоможемо з впровадженням. 30-хвилинний аудит ваших процесів - безкоштовно.

Записатися на аудит