Deep learning, или глубокое обучение, отличается от других методов машинного обучения, таких как неглубокие нейронные сети или классические алгоритмы, прежде всего своей способностью автоматически извлекать сложные признаки из данных. Это достигается за счет использования многослойных нейронных сетей, состоящих из нескольких слоев, через которые данные проходят, последовательно трансформируясь и абстрагируясь.
Основная особенность deep learning заключается в том, что благодаря большому количеству слоев нейронов сеть способна самостоятельно выучивать иерархию признаков. Это означает, что сеть обучается на более абстрактных уровнях данных, высших уровнях представлений, чем это делают более простые модели. Например, при распознавании изображений неглубокая нейронная сеть может сначала выделять границы объектов, затем формы, цвета и текстуры, в то время как глубокая нейронная сеть может выучить более сложные паттерны, такие как конкретные части объекта или его смысловую интерпретацию.
Таким образом, deep learning позволяет создавать более точные и эффективные модели для решения сложных задач, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение или голосовое распознавание. Однако, переобучение и необходимость большого объема данных для обучения - это некоторые из основных проблем глубокого обучения, требующие дополнительных методов регуляризации и аугментации данных.