Можете ли да обясните какво се разбира под дълбоко обучение в областта на машинното обучение?

Дълбокото обучение е подмножество на машинното обучение, което използва многослойни невронни мрежи за автоматично извличане на характеристики от данни и изграждане на сложни модели. За разлика от класическото машинно обучение, където характеристиките често се създават ръчно, дълбокото обучение позволява на моделите сами да учат да представят данните на различни нива на абстракция.

Например, при задача за разпознаване на изображения, първите слоеве на мрежата могат да откриват прости елементи (ръбове, ъгли), докато по-дълбоките слоеве могат да идентифицират сложни обекти (лица, предмети).

Пример за прост невронен модел на Python с използване на библиотеката Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')