13. Глибинне навчання

Глибинне навчання (Deep Learning) - це передовий напрямок машинного навчання, що базується на використанні багатошарових нейронних мереж. На відміну від традиційних нейронних мереж, глибинні моделі здатні автоматично виявляти складні ієрархічні ознаки в даних, що робить їх особливо ефективними для вирішення складних задач.

У цьому розділі ми:

  • вивчимо основні концепції глибинного навчання та його відмінності від класичних нейронних мереж
  • познайомимося з бібліотекою PyTorch для створення глибинних нейронних мереж
  • розберемо принципи роботи конволюційних нейронних мереж
  • дослідимо, як відбувається автоматичне виділення ознак на різних шарах мережі
  • розглянемо практичні застосування в комп'ютерному зорі та розпізнаванні зображень

Сьогодні глибинне навчання є основою багатьох сучасних технологій: від систем розпізнавання обличчя та мови до автономних транспортних засобів та медичної діагностики. Розуміння принципів роботи глибинних нейронних мереж відкриває широкі можливості для створення інтелектуальних систем нового покоління.

На практиці ми створимо систему комп'ютерного зору, яка зможе розпізнавати та класифікувати об'єкти в реальному часі за допомогою камери. Це дозволить нам побачити, як теоретичні знання про глибинне навчання застосовуються у реальних проєктах.