Deep learning i modelowanie generatywne

Rozdział 2. Uczenie głębokie

Zacznijmy od podstawowej definicji uczenia głębokiego:

Uczenie głębokie to klasa algorytmów uczenia maszynowego, która wykorzystuje stos warstw jednostek przetwarzania w celu nauczenia się wysokopoziomowych reprezentacji na podstawie danych nieustrukturyzowanych.

Aby w pełni zrozumieć uczenie głębokie, a zwłaszcza powód, dla którego jest ono tak przydatne do modelowania generatywnego, musimy nieco bardziej zagłębić się w tę definicję. Przede wszystkim zastanówmy się, co rozumiemy przez „dane nieustrukturyzowane” oraz ich odpowiednik „dane ustrukturyzowane”?

Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane

Wiele rodzajów algorytmów uczenia maszynowego wymaga danych wejściowych w postaci ustrukturyzowanych, tabelarycznych ...