Podręcznik

3. Sieci neuronowe głębokie

W ostatnich latach ogromny postęp w eksploracji danych dokonał się za pośrednictwem tak zwanego głębokiego uczenia. Głębokie uczenie dotyczy wielowarstwowych sieci neuronowych, które pełnią jednocześnie funkcję generatora cech diagnostycznych dla analizowanego procesu tworząc ostateczny wynik klasyfikacji bądź regresji [1, 2, 18, 26, 37, 50, 70, 78]. Uzyskuje się w ten sposób doskonałe narzędzie zastępujące człowieka przede wszystkim w trudnej dziedzinie opisu procesu za pomocą specjalizowanych deskryptorów, których stworzenie wymaga dużych zdolności eksperckich. Okazuje się przy tym, że takie podejście do bez-interwencyjnej metody generacji cech jest o wiele skuteczniejsze od stosowanych tradycyjnie metod generacji deskryptorów, pozwalając przy tym na poprawę dokładności działania systemu. Z tego powodu technologia sieci głębokich stała się ostatnio bardzo szybko jednym z najbardziej popularnych obszarów w dziedzinie nauk komputerowych.