Կարող եք բացատրել, թե ինչ է ենթադրում խորացված ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ոլորտում:

Գերամշակումը մեքենայական ուսուցման ենթակատեգորիա է, որը օգտագործում է բազմաշերտ նյարդային ցանցեր՝ տվյալներից ավտոմատ կերպով առանձնահատկություններ հանելու և բարդ մոդելներ կառուցելու համար։ Տարբեր է ավանդական մեքենայական ուսուցումից, որտեղ առանձնահատկությունները հաճախ ձեռքով են ստեղծվում, իսկ խոր ուսուցումը թույլ է տալիս մոդելներին ինքնուրույն սովորել տվյալների տարբեր մակարդակներում ներկայացնելը։

Օրինակ՝ պատկերների ճանաչման խնդիրում, ցանցի առաջին շերտերը կարող են պարզ տարրեր հայտնաբերել (քաշեր, անկյուններ), իսկ ավելի խոր շերտերը՝ բարդ օբյեկտներ (մարմիններ, առարկաներ)։

Python-ում Keras գրադարանի օգտագործմամբ պարզ նյարդային ցանցի օրինակ՝

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')