¿Qué es el aprendizaje profundo? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas?
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un método de modelado de patrones (sonidos, imágenes, etc.) en el campo del aprendizaje automático. También es un modelo de probabilidad basado en estadística. Después de modelar varios patrones, se pueden reconocer varios patrones. Por ejemplo, si el patrón a modelar es sonoro, entonces este reconocimiento puede entenderse como reconocimiento de voz. Para entenderlo por analogía, si comparamos el algoritmo de aprendizaje automático con un algoritmo de clasificación, entonces el algoritmo de aprendizaje profundo es uno de muchos algoritmos de clasificación (como la secuencia de burbujas). Este algoritmo tendrá ciertas ventajas en ciertos escenarios de aplicación.
¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje profundo?
Para reconocer un determinado patrón, el enfoque habitual es extraer primero las características del patrón de alguna manera. El método de extracción de esta característica a veces se diseña o especifica manualmente y, a veces, la propia computadora lo resume dada una cantidad relativamente grande de datos. El aprendizaje profundo propone un método para que las computadoras aprendan automáticamente características de patrones e integra el aprendizaje de características en el proceso de construcción de modelos, reduciendo así la incompletitud causada por características diseñadas artificialmente. En la actualidad, algunas aplicaciones de aprendizaje automático con aprendizaje profundo como núcleo han logrado un rendimiento de reconocimiento o clasificación que supera los algoritmos existentes en escenarios de aplicación que cumplen condiciones específicas.
¿Desventajas del aprendizaje profundo?
Aunque el aprendizaje profundo puede aprender automáticamente las características de los patrones y lograr una buena precisión en el reconocimiento, la premisa para que este algoritmo funcione es que el usuario pueda proporcionar cantidades "bastante grandes" de datos. Es decir, en escenarios de aplicación que solo pueden proporcionar una cantidad limitada de datos, los algoritmos de aprendizaje profundo no pueden realizar estimaciones imparciales de los patrones de datos, por lo que el efecto de reconocimiento puede no ser tan bueno como el de algunos algoritmos simples existentes. Además, debido a la complejidad del modelo gráfico en el aprendizaje profundo, la complejidad temporal de este algoritmo ha aumentado considerablemente. Para garantizar el rendimiento en tiempo real del algoritmo, se necesitan mayores habilidades de programación paralela y un mejor y mayor soporte de hardware. . Por lo tanto, actualmente solo algunas instituciones de investigación científica o empresas con una fortaleza económica relativamente fuerte pueden utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para realizar algunas aplicaciones prácticas y de vanguardia.