Tendințe în metodologiile de învățare profundă: Algoritmi, aplicații și sisteme

Titlul original:

Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems

Conținutul cărții:

Tendințe în metodologiile de învățare profundă: Algoritmi, aplicații și sisteme acoperă abordări de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale, rețelele de credință profundă, rețelele neuronale recurente, rețelele neuronale convoluționale, auto-encoderul profund și rețelele generative profunde, care au apărut ca modele computaționale puternice. Capitolele dezvoltă aceste modele care au demonstrat un succes semnificativ în gestionarea datelor masive pentru un număr mare de aplicații, având în vedere capacitatea lor de a extrage caracteristici ascunse complexe și de a învăța o reprezentare eficientă în contexte nesupravegheate.

Capitolele investighează algoritmii bazați pe învățarea profundă într-o varietate de aplicații, inclusiv informatică biomedicală și de sănătate, viziune computerizată, procesarea imaginilor și multe altele. În ultimii ani, au fost dezvoltați mulți algoritmi puternici pentru potrivirea modelelor în date și pentru a face predicții cu privire la evenimente viitoare. Avantajul major al învățării profunde este de a procesa analiza datelor mari pentru o analiză mai bună și algoritmi autoadaptativi pentru a gestiona mai multe date.

Metodele de învățare profundă pot face față mai multor niveluri de reprezentare în care sistemul învață să abstractizeze reprezentări de nivel superior ale datelor brute. Cu toate acestea, progresele recente în domeniul algoritmilor de învățare a reprezentării permit cercetătorilor din diverse domenii să învețe automat modelele și reprezentarea datelor date pentru dezvoltarea de modele specifice.