Vai jūs varat izskaidrot, kas tiek saprotams ar dziļo mācīšanos mašīnmācīšanās jomā?

Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšnozare, kas izmanto daudzslāņu neironu tīklus, lai automātiski izvilktu raksturlielumus no datiem un būvētu sarežģītus modeļus. Atšķirībā no klasiskās mašīnmācīšanās, kur raksturlielumi bieži tiek veidoti manuāli, dziļā mācīšanās ļauj modeļiem pašiem mācīties pārstāvēt datus dažādos abstrakcijas līmeņos.

Piemēram, attēlu atpazīšanas uzdevumā, tīkla pirmie slāņi var atklāt vienkāršus elementus (malas, stūrus), bet dziļākie slāņi var identificēt sarežģītus objektus (sejas, priekšmetus).

Piemērs vienkāršam neironu tīklam Python, izmantojot Keras bibliotēku:

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')