Deep learning

Deepl learning (angle pri profunda lernado) estas unu el la multaj metodoj de maŝinlernado bazita sur artefaritaj neŭralaj retoj. Lernado povas esti kontrolita, duonkontrolita aŭ nekontrolita(en) Y Bengio, Y LeCun en G Hinton. Deep Learning, 2015. Nature, 521, 7553, pp.436-444, National Library of Medicine. Arkivite de la originalo, la 17-an de februaro 2023.. Profunda lernado povas esti aplikita en lokoj kiel ekzemple bildprilaborado, parolrekono, komputa lingvistiko, maŝintradukado, biokomputiko, determinado de kuraciloj, medicina bildrekono, kaj programoj por tabulludoj. Ili foje povas atingi rezultojn, kiuj estas egalaj aŭ foje pli bonaj ol tiuj de specialistoj(en) J Russell. Google's AlphaGo AI wins three-match series against the world's best Go player, la 25-an de majo 2017.. 

 Difino 
Profunda lernado estas klaso de maŝinlernadaj algoritmoj, kiuj uzas plurajn tavolojn por iom post iom ĉerpi pli altnivelajn funkciojn el kruda enigo. Ekzemple, en bildprilaborado, pli malaltaj tavoloj povas identigi randojn, dum pli altaj tavoloj identigas la konceptojn gravaj al ekzemple nombroj, literoj aŭ vizaĝoj(en) Deng, L.; Yu, D., Deep Learning: Methods and Applications. Foundations and Trends in Signal Processing (PDF), 2014, V. 7, n-ro 3-4. С. 1-199.  doi:10.1561/2000000039. Arkivita de la originalo, la 14-an de marto 2016..

 Referencoj 

 Vidu ankaŭ 

 AlphaGo
 Neŭroscienco
 OpenAI

Kategorio:Artefarita intelekto