Всем привет. Уже в этом месяце в ОТУС стартует новый курс — "Математика для Data Science". В преддверии старта данного курса традиционно делимся с вами переводом интересного материала.

Аннотация. Глубокое обучение является передовой областью исследований машинного обучения (machine learning — ML). Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных. Последние достижения во внедрении архитектуры глубокого обучения в многочисленных областях уже внесли значительный вклад в развитие искусственного интеллекта. В этой статье представлено современное исследование о вкладе и новых применениях глубокого обучения. Следующий обзор в хронологическом порядке представляет, как и в каких наиболее значимых приложениях использовались алгоритмы глубокого обучения. Кроме того, представлены выгода и преимущества методологии глубокого обучения в ее многослойной иерархии и нелинейных операциях, которые сравниваются с более традиционными алгоритмами в обычных приложениях. Обзор последних достижений в области далее раскрывает общие концепции, постоянно растущие преимущества и популярность глубокого обучения.