Jakie problemy mogą być rozwiązane przez uczenie głębokie?
Głębokie uczenie maszynowe może być wykorzystane do rozwiązywania różnorodnych problemuw, takich jak zadania związane z widzeniem komputerowym, takie jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie i segmentacja obiektów; zadania przetwarzania języka naturalnego, takie jak maszynowe tłumaczenie i generowanie języka; a także prognozowanie szeregów czasowych i inne zadania modelowania predykcyjnego związane z danymi finansowymi i zestawami danych z dziedziny opieki zdrowotnej. Ponadto, głębokie uczenie maszynowe morze być również wykorzystane w robotyce i autonomicznej nawigacji, poprawie jakości obrazów i ich przywracanio, zadaniach transferu stylu i innych.