Deep learning Введение

Имена ученных работающие над улучшением Deep learning
Существует множество ученых, которые работают над улучшением deep learning. Некоторые из них:

1. Ян Лекун (Yann LeCun) - профессор в Нью-Йоркском университете и директор исследовательского центра Facebook AI Research. Он является одним из основателей deep learning и разработал сверточные нейронные сети, которые широко используются в обработке изображений.

2. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) - профессор в Университете Торонто и ведущий исследователь в Google Brain. Он является одним из основателей deep learning и разработал рекуррентные нейронные сети, которые широко используются в обработке естественного языка.

3. Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow) - профессор в Университете Монреаля и ведущий исследователь в Google Brain. Он разработал генеративно-состязательные сети (GAN), которые позволяют генерировать новые данные на основе существующих.

4. Андрю Нг (Andrew Ng) - профессор в Университете Стэнфорда и соучредитель Coursera. Он является одним из основателей deep learning и разработал нейронные сети для распознавания речи и обработки изображений.

5. Феи-Фей Ли (Fei-Fei Li) - профессор в Университете Стэнфорда и соучредительница AI4ALL. Она разработала ImageNet, крупнейшую базу данных изображений, которая использовалась для обучения многих моделей deep learning.

Это только некоторые из ученых, которые работают над улучшением deep learning. Существует множество других исследователей и компаний, которые также вносят свой вклад в развитие этой области.

Ученые, работающие над улучшением deep learning, сталкиваются с рядом проблем, которые могут затруднять развитие этой области. Некоторые из этих проблем:

1. Недостаток данных: Deep learning требует больших объемов данных для обучения моделей. Однако, в некоторых областях, таких как медицина или биология, доступных данных может быть недостаточно для обучения эффективных моделей.

2. Недостаток вычислительных ресурсов: Deep learning требует больших вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Это может быть проблемой для исследователей, которые не имеют доступа к достаточным вычислительным ресурсам.

3. Необходимость оптимизации: Deep learning модели могут содержать миллионы параметров, что делает их сложными для оптимизации. Исследователи должны разрабатывать новые методы оптимизации, чтобы улучшить производительность моделей.

4. Проблема интерпретируемости: Deep learning модели могут быть сложными для интерпретации, что может затруднить понимание того, как они принимают решения. Это может быть проблемой в таких областях, как медицина, где важно понимать, как модели принимают решения.

5. Проблема обобщения: Deep learning модели могут быть склонны к переобучению, что может привести к плохой производительности на новых данных. Исследователи должны разрабатывать новые методы регуляризации, чтобы улучшить обобщающую способность моделей.

Это только некоторые из проблем, с которыми сталкиваются ученые, работающие над улучшением deep learning. Существует множество других проблем, которые могут затруднять развитие этой области.

В моём понимании проблемы будут решаться со временем и улучшением качества работы специалистов программирования и ученных.

Тезис: метод научного познания немного затруднен для понимания и может являться проблемой в сферах медицины.

Список литературы:
Статья: https://towardsdatascience.com/top-deep-learning-articles-of-2020-2b9a8c869875
Сайт: https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning