Пионер в области глубокого обучения Andrew Ng (Эндрю Ын) в рамках своих образовательных проектов в сфере искусственного интеллекта провел ряд интервью с исследователями, внесшими существенный вклад в развитие глубокого обучения. Герои выпусков: Yann LeCun, Andrej Karpathy, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Ruslan Salakhutdinov, Yuanqing Lin, Pieter Abbel, Dawn Song....

Глубокое обучение стоит использовать, когда: более простые модели (логистическая регрессия) не дают требуемой верности; требуется распознавать сложные паттерны в изображениях, NLP или звуковых данных; размерность данных велика; входные данные обладают временным измерением (последовательности). Когда стоит ограничиться традиционным машинным обучением Традиционное машинное обучение стоит использовать, когда: имеются высококачественные данные низкой размерности,...