Методологічні аспекти застосування глибокого навчання: аналіз переваг та критичних обмежень архітектур

Abstract

У роботі здійснено системний аналіз сучасного стану технологій глибокого навчання (Deep Learning). Розглянуто фундаментальні відмінності глибоких нейронних мереж від класичних методів машинного навчання, акцентуючи увагу на здатності до автоматичного виділення ознак та масштабованості. Проведено критичну оцінку бар’єрів впровадження технології, зокрема проблем інтерпретованості рішень, ресурсоємності обчислень та залежності від якості навчальних даних. Визначено пріоритетні напрямки розвитку для підвищення надійності інтелектуальних систем.