Tendenze nelle metodologie di apprendimento profondo: Algoritmi, applicazioni e sistemi

Titolo originale:

Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems

Contenuto del libro:

Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems copre gli approcci di deep learning come le reti neurali, le reti di credenza profonde, le reti neurali ricorrenti, le reti neurali convoluzionali, gli auto-encoder profondi e le reti generative profonde, che sono emerse come potenti modelli computazionali. I capitoli approfondiscono questi modelli che hanno dimostrato un notevole successo nel trattamento di dati massicci per un gran numero di applicazioni, grazie alla loro capacità di estrarre caratteristiche nascoste complesse e di apprendere rappresentazioni efficienti in contesti non supervisionati.

I capitoli analizzano gli algoritmi basati sul deep learning in una varietà di applicazioni, tra cui l'informatica biomedica e sanitaria, la computer vision, l'elaborazione delle immagini e altro ancora. Negli ultimi anni, sono stati sviluppati molti potenti algoritmi per individuare modelli nei dati e fare previsioni su eventi futuri. Il vantaggio principale dell'apprendimento profondo è quello di elaborare analisi di grandi dati per una migliore analisi e algoritmi autoadattativi per gestire un numero maggiore di dati.

I metodi di apprendimento profondo possono gestire più livelli di rappresentazione, in cui il sistema impara ad astrarre rappresentazioni di livello superiore dei dati grezzi. In precedenza, era un requisito comune avere un esperto di dominio per sviluppare un modello specifico per ogni applicazione specifica, tuttavia, i recenti progressi negli algoritmi di apprendimento della rappresentazione consentono ai ricercatori di vari domini tematici di apprendere automaticamente i modelli e la rappresentazione dei dati dati per lo sviluppo di modelli specifici.