Что такое Deep Learning и где это применяют

Понятие Deep Learning тесно связано с другим подмножеством искусственного интеллекта — Machine Learning. Они оба представляют собой создание алгоритмов, которые учатся на собственном опыте, чтобы находить закономерности. При этом нет явного программирования инструкций, как и где искать данные.

Алгоритмы для глубокого обучения образуют множество уровней, искусственную нейронную сеть, которая обеспечивает разную трактовку информации. Например, при распознавании изображений первый уровень различает перепад цветов, на втором — форму, на третьем — надписи и лица и так далее. Нейронная сеть сама решает, какая именно информация ей пригодится для решения задачи.

Чтобы начать обучение по Deep Learning, нужно обладать знаниями в математике, программировании (Python) и Data Science. На курсах вас дополнительно научат:

• работе с многомерными свёртками;
• реализации RNN, GRU, LSTM и Encoder-Decoder архитектур;
• построению языковых моделей;
• использованию фреймворков Keras, PyTorch, Tensorflow;
• автокодированию.

Выберите курс из нашей подборки и откройте для себя перспективную и интересную профессию в Data Science.

Машинное обучение внедряют в сфере телекоммуникаций, ритейле, маркетинге и электронной коммерции. Технологии ML используют: Alibaba, Apple, Netflix. По данным hh.ru, средняя зарплата DL- и ML-инженера — 300 000 ₽ в месяц. Обучаться профессии Deep Learning Engineer — практичный и перспективный выбор. Структурированная информация, которую студенты получают на курсах поможет лучше усвоить программу, чем самостоятельное обучение.