Μπορείτε να εξηγήσετε τι εννοείται με βαθιά μάθηση στον τομέα της μηχανικής μάθησης;

Η βαθιά μάθηση είναι μια υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα για την αυτόματη εξαγωγή χαρακτηριστικών από δεδομένα και την κατασκευή πολύπλοκων μοντέλων. Σε αντίθεση με την κλασική μηχανική μάθηση, όπου τα χαρακτηριστικά συχνά δημιουργούνται χειροκίνητα, η βαθιά μάθηση επιτρέπει στα μοντέλα να μαθαίνουν μόνα τους να αναπαριστούν τα δεδομένα σε διαφορετικά επίπεδα αφαίρεσης.

Για παράδειγμα, σε μια εργασία αναγνώρισης εικόνων, τα πρώτα στρώματα του δικτύου μπορούν να εντοπίζουν απλά στοιχεία (άκρες, γωνίες), ενώ τα βαθύτερα στρώματα μπορούν να αναγνωρίζουν πολύπλοκα αντικείμενα (πρόσωπα, αντικείμενα).

Παράδειγμα ενός απλού νευρωνικού δικτύου σε Python με τη χρήση της βιβλιοθήκης 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')