Gilus mokymasis yra Dirbtinio intelekto poaibis, kuris naudoja algoritmus aukšto lygio duomenų abstrakcijoms modeliuoti. Tai galingas įrankis sudėtingoms problemoms spręsti ir gali būti naudojamas kuriant nuspėjamuosius modelius ir automatizuojant sprendimų priėmimo procesus.
Gilus mokymasis yra Dirbtinio intelekto (DI) poaibis, kuris naudoja algoritmus, kad mokytųsi iš duomenų, kad galėtų priimti sprendimus ir numatyti. Tai yra mašininio mokymosi tipas, kuriame naudojami daugiasluoksniai neuroniniai tinklai duomenims apdoroti ir šablonams nustatyti. Gilus mokymasis naudojamas įvairiose programose, pvz., kompiuterinėje vizijoje, natūralios kalbos apdorojime ir robotikoje.
Giluminio mokymosi algoritmai yra pagrįsti žmogaus smegenų struktūra ir funkcija. Jie naudoja dirbtinių neuronų tinklą duomenims apdoroti ir modeliams nustatyti. Neuronai yra sujungti vienas su kitu sluoksniais, ir kiekvienas sluoksnis yra atsakingas už skirtingą užduotį. Sluoksniai sujungti taip, kad jie galėtų mokytis iš gaunamų duomenų.
Gilaus mokymosi algoritmai gali mokytis iš didelio duomenų kiekio ir nustatyti modelius, kuriuos žmonėms būtų sunku aptikti. Dėl to jie puikiai tinka tokioms užduotims kaip vaizdų atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir robotika. Gilaus mokymosi algoritmai taip pat gali mokytis iš savo klaidų ir laikui bėgant tobulėti.
Gilus mokymasis yra svarbi AI ateities dalis. Tai gali sukelti revoliuciją daugelyje pramonės šakų – nuo sveikatos priežiūros iki finansų. Jis taip pat naudojamas kuriant autonomines transporto priemones ir robotus, galinčius sąveikauti su aplinka. Gilus mokymasis yra įdomi tyrimų sritis, kuri tikrai turės didelę įtaką technologijų ateičiai.