Глубокие нейронные сети относятся к подходу создания систем искусственного интеллекта, который называется нейронным обучением. Этот подход является частью машинного обучения и представляет собой модель, имитирующую работу человеческого мозга. Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают ответы.
В процессе обучения глубокие нейронные сети используют большие объемы данных для настройки своих параметров и повышения точности предсказаний. Этот подход позволяет системе самостоятельно выявлять скрытые зависимости в данных и делать сложные выводы.
Одним из основных преимуществ глубоких нейронных сетей является их способность обучаться на неструктурированных данных, таких как изображения, звук, текст. Благодаря этому они широко используются в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и другие.
Таким образом, глубокие нейронные сети представляют собой эффективный подход к созданию систем искусственного интеллекта, который позволяет обрабатывать и анализировать большие объемы данных, делать сложные предсказания и решать разнообразные задачи.