Проблеми, останні досягнення та майбутнє глибинного навчання

Глибинне навчання є однією з найпотужніших сфер штучного інтелекту. Це основна концепція, яка використовує такі технології, як віртуальні помічники, самокеровані автомобілі або штучний інтелект для відеоігор.

Основні проблеми глибинного навчання

1. Робота з даними за межами навчального розподілу.
2. Потреба в меншій кількості даних і вищій ефективності.

Останні досягнення

1. Навчання без нагляду та самоконтролю.
2. Генеративні змагальні мережі (GAN).
3. Автокодери.

Майбутнє глибинного навчання

1. Кілька шкал часу адаптації.
2. Метанавчання.
3. Розум людини.

Майбутнє глибинного навчання рухається до того, щоб нейронні мережі могли швидко адаптуватися до нових умов. Нещодавні досягнення говорять про те, що ця сфера швидко розвивається прямо зараз.

Аби прочитати про все в деталях, переходьте за посиланням. Буде цікаво!

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *