مقدمه:
یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که به استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل و پردازش داده‌ها می‌پردازد. این روش به ویژه در زمینه‌های پردازش تصویر، تشخیص گفتار و زبان طبیعی کاربرد دارد.
مزایا:
- دقت بالا: یادگیری عمیق قادر است الگوهای پیچیده را شناسایی کند و دقت بالایی در پیش‌بینی‌ها داشته باشد.
- خودآموزی: این الگوریتم‌ها می‌توانند بدون نیاز به ویژگی‌سازی دستی، از داده‌های خام یاد بگیرند.
معایب:
- نیاز به داده‌های زیاد: برای آموزش مؤثر، به حجم زیادی از داده‌ها نیاز است.
- هزینه محاسباتی: پردازش‌های مربوط به یادگیری عمیق به منابع محاسباتی بالایی نیاز دارند.
نتیجه‌گیری:
یادگیری عمیق با وجود چالش‌هایش، انقلابی در بسیاری از صنایع ایجاد کرده است. آینده این فناوری بستگی به پیشرفت‌های بیشتر در زمینه داده‌ها و سخت‌افزار خواهد داشت