Глубокое обучение — это своего рода функция искусственного интеллекта, которая имитирует точную работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов, используемых при принятии решений. По сути, это часть машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения в основном используют такие сети, которые способны обучаться без присмотра на неструктурированных или немаркированных данных.

Вот почему глубокое обучение может сделать другие алгоритмы машинного обучения устаревшими:

Вопрос о том, сделает ли глубокое обучение другие алгоритмы машинного обучения устаревшими, довольно спорный. Некоторые люди считают, что глубокое обучение действительно может предоставить такие решения для обучения с учителем в асимптоте размера обучающих данных, что приведет к почти полному исчезновению некоторых алгоритмов обучения. Статистика показала, что глубокое обучение обеспечивает наилучшую предсказательную силу в случае больших наборов данных. Вот краткий список причин, по которым алгоритмы глубокого обучения (машинного обучения) могут сделать другие алгоритмы устаревшими:

  • Алгоритмы машинного обучения, использующие коннекционистские архитектуры, чрезвычайно насыщены. Следовательно, они могут сделать обычные алгоритмы устаревшими.
  • Новые приемы, которые могут появиться в будущем, могут значительно улучшить производительность глубокого обучения в ближайшие годы.
  • Даже если будут разработаны новые алгоритмы, им потребуется время, чтобы освоить распознавание образов как глубокое обучение. Глубокое обучение по-прежнему будет доминировать, потому что оно появилось первым.
  • Глубокое обучение приблизило алгоритмы к совершенству, масштабы улучшения крайне маловероятны.
  • Глубокое обучение, будучи первой системой распознавания образов, завоевало доверие сообщества. Это доверие может сделать другие алгоритмы устаревшими.

Вот почему алгоритмы глубокого обучения не могут сделать другие алгоритмы устаревшими:

Совершенно верно, что модели, основанные на алгоритмах глубокого обучения, намного лучше и точнее почти всех других алгоритмов обучения в каждой учебной задаче.

Есть много проблем с глубоким обучением, которые можно преодолеть в ближайшем будущем, а именно:

  • Для обучения требуются огромные наборы данных. Становится невозможным генерировать алгоритмы надлежащего качества с небольшими наборами данных, используя алгоритмы глубокого обучения.
  • Существуют различные модели, которые могут конкурировать с алгоритмами глубокого обучения, поскольку им не требуется столько данных для достижения максимально возможной точности.
  • Чтобы максимально эффективно использовать алгоритмы глубокого обучения, требуются огромные вычислительные и финансовые ресурсы.
  • На создание более крупного и точного набора данных уходит огромное количество времени.
  • Аппаратное обеспечение, необходимое для создания алгоритмов глубокого обучения, довольно дорогое.

Заключение:

Всегда есть две стороны медали. И нельзя отрицать, что алгоритмы глубокого обучения могут сделать любой другой алгоритм устаревшим. Но у них есть свои недостатки, которые могут открыть окно возможностей для других алгоритмов, чтобы захватить их рынок.