Deep learning Введение

Актуальность
Deep learning является одной из самых актуальных областей искусственного интеллекта в настоящее время. Это связано с тем, что deep learning может использоваться для решения многих сложных задач, которые ранее были невозможны для решения с помощью традиционных методов машинного обучения. Например, deep learning может использоваться для создания систем распознавания образов, которые могут распознавать объекты на изображениях и видео с высокой точностью. Это может быть полезно в таких областях, как медицина, где системы распознавания образов могут помочь в диагностике заболеваний.

Deep learning также может использоваться для создания систем обработки естественного языка, которые могут понимать и генерировать текст. Это может быть полезно в таких областях, как автоматический перевод, где системы машинного перевода могут переводить тексты с высокой точностью.

Deep learning также может использоваться для создания систем рекомендаций, которые могут предлагать пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений и поведения. Это может быть полезно в таких областях, как электронная коммерция, где системы рекомендаций могут помочь увеличить продажи и улучшить опыт покупателей.

В целом, deep learning является очень актуальной областью искусственного интеллекта, которая может привести к созданию новых технологий и решению сложных задач в различных областях.

1. 
   https://medium.com/geekculture/the-challenges-recent-advances-and-future-of-deep-learning-d714304656b
   
2. 
   https://vinbazar.com/journal/hi-tech/deep-learning-budushchee-mashinnogo-obucheniya-i-vostrebovannost-sovremennyh-tehnologiy
   
3. 
   https://ru.wikipedia.org/wiki/Глубокое_обучение
   
4. 
   https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
   

Новизна темы
Deep learning - это относительно новая тема в области искусственного интеллекта, которая начала активно развиваться в последние годы. Она основана на использовании нейронных сетей с большим количеством слоев, что позволяет моделировать более сложные зависимости в данных.

Одной из основных причин новизны deep learning является то, что ранее не было доступных достаточно мощных вычислительных ресурсов для обучения таких моделей. С развитием технологий и появлением графических процессоров (GPU), которые могут обрабатывать большие объемы данных параллельно, deep learning стал более доступным.

Кроме того, deep learning отличается от традиционных методов машинного обучения тем, что он может обучаться на больших объемах данных без необходимости вручную выбирать признаки для модели. Вместо этого deep learning использует методы автоматического извлечения признаков, которые позволяют моделировать более сложные зависимости в данных.

Новизна deep learning также заключается в том, что он может использоваться для решения многих сложных задач, которые ранее были невозможны для решения с помощью традиционных методов машинного обучения. Например, deep learning может использоваться для создания систем распознавания образов, которые могут распознавать объекты на изображениях и видео с высокой точностью.

В целом, deep learning является очень новой и перспективной темой в области искусственного интеллекта, которая может привести к созданию новых технологий и решению сложных задач в различных областях.