Dərin öyrənmə
Dərin öyrənmə — təmsil öyrənmə yolu ilə süni neyron şəbəkələrə əsaslanan maşın öyrənmə metodlarının alt dəsti. "Dərin" sözü şəbəkədə çoxlu təbəqələrin istifadəsinə aiddir. İstifadə olunan üsullar nəzarətli, yarı nəzarətli və ya nəzarətsiz ola bilər.
Dərin neyron şəbəkələr, dərin etimad şəbəkələri, təkrarlanan neyron şəbəkələr, konvolyusiya neyron şəbəkələr və transformatorlar kimi dərin öyrənmə arxitekturaları kompüter görüşü, nitqin tanınması, təbii dilin emalı, maşın tərcüməsi, bioinformatika, dərman hazırlanması, tibbi şəkil təhlili, klimatologiya, material analizi və stolüstü oyun proqramları kimi sahələrə tətbiq edilmişdir. Burada onlar insan ekspert performansı ilə müqayisə edilə bilən və bəzi hallarda onları üstələyən nəticələr əldə etmişlər.
Süni neyron şəbəkələri (SNŞ) bioloji sistemlərdə informasiyanın emalı və paylanmış kommunikasiya qovşaqlarından ilhamlanaraq yaradılmışdır. SNŞ-lərin bioloji beyinlərdən müxtəlif fərqləri mövcuddur. Xüsusilə, süni neyron şəbəkələri statik və simvolik olur, əksər canlı orqanizmlərin bioloji beyni dinamik (plastik) və analoqdur. SNŞ ümumiyyətlə beyin funksiyası üçün aşağı keyfiyyətli modellər kimi qəbul edilir.
Dərin öyrənmə, xam daxiletmə məlumatlarından daha yüksək səviyyəli xüsusiyyətləri mərhələli olaraq çıxarmaq üçün çoxlu qatlardan istifadə edən maşın öyrənmə alqoritmləri sinfidir.:199–200 Məsələn, şəklin emalı zamanı aşağı təbəqələr kənarları, yüksək təbəqələr isə rəqəmlər, hərflər və ya üzlər kimi insana aid olan anlayışları müəyyən edə bilər.