Deep learning is a subset of machin

Deep learning is a subset of machine learning. Deep learning is differentiated from other types of machine learning based on how the algorithm learns and how much data the algorithm uses. Deep learning requires large data sets, but it needs minimal manual human intervention. Deep learning is intended to mimic the structure of a human brain, with complex, multi-layered neural networks. Data is transferred between neural networks through connecting channels. Deep machine learning models can use labeled data sets to learn, but they don’t necessarily need them. Deep learning models can be taught through supervised or unsupervised learning. One of the most exciting aspects of deep learning for AI is that it can use unstructured or unlabeled data to learn. The ability to have a model which can learn unsupervised is the future of AI.

Результаты (русский) 1:

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Глубокое обучение отличается от других типов машинного обучения в зависимости от того, как алгоритм учится и сколько данных он использует. Глубокое обучение требует больших наборов данных, но требует минимального ручного вмешательства человека. Глубокое обучение призвано имитировать структуру человеческого мозга с помощью сложных многослойных нейронных сетей. Данные передаются между нейронными сетями через соединительные каналы. Модели глубокого машинного обучения могут использовать для обучения размеченные наборы данных, но они не обязательно в них нуждаются. Модели глубокого обучения можно преподавать посредством обучения с учителем или без него. Одним из наиболее интересных аспектов глубокого обучения для ИИ является то, что для обучения он может использовать неструктурированные или немаркированные данные. Будущее искусственного интеллекта — это возможность иметь модель, способную обучаться без присмотра.

Результаты (русский) 2:

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения. Разница между глубоким обучением и другими типами машинного обучения заключается в том, как алгоритмы учатся и сколько данных они используют. Глубокое обучение требует больших наборов данных, но требует минимального вмешательства человека. Глубокое обучение предназначено для моделирования структуры человеческого мозга через сложные многослойные нейронные сети. Данные передаются между нейронными сетями через соединительные каналы. Модели глубокого машинного обучения могут учиться с помощью маркированных наборов данных, но они не обязательно нужны. Модели глубокого обучения могут преподаваться с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения. Одним из самых захватывающих аспектов глубокого обучения ИИ является то, что он может учиться с неструктурированными или немаркированными данными. Способность иметь модель, которая может учиться без надзора, - это будущее искусственного интеллекта.

Результаты (русский) 3:

Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. Глубокое обучение отличается от других типов машинного обучения тем, как алгоритм учится и сколько данных он использует. Глубокое обучение требует больших наборов данных с минимальным вмешательством человека. Глубокое обучение предназначено для имитации структуры человеческого мозга с сложными многослойными нейронными сетями. Данные передаются между нейронными сетями через каналы связи. Модели глубокого машинного обучения могут использовать наборы данных с метками для обучения, но не обязательно. Модели глубокого обучения могут преподавать с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения. Одним из самых захватывающих аспектов глубокого обучения для ИИ является то, что он может обучаться с помощью неструктурированных или незаметных данных. Способность иметь модель, которая может учиться без надзора - это будущее искусственного интеллекта.