глубокое обучение

Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям (англ. feature/representation learning), а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи. Многие методы глубокого обучения были известны ещё в 1980-е (и даже ранее), но результаты не впечатляли, пока продвижения в теории искусственных нейронных сетей (предобучение нейросетей с помощью специального случая ненаправленной графической модели, так называемой ограниченной машины Больцмана) и вычислительные мощности середины 2000-х годов (в том числе использующие графические ускорители, программируемые пользователем вентильные матрицы и различные формы нейронных процессоров) не позволили создавать сложные технологические архитектуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее, например, в компьютерном зрении, машинном переводе, распознавании речи, причём качество решения во многих случаях теперь сопоставимо, а в некоторых превосходит эффективность человека.