Dərin öyrənmədəki son inkişaflar avtomatlaşdırma sahəsində sürətli artım göstərir. Bu keçid yüksək məhsuldarlıq və aşağı mürəkkəblik üçün yaxşı imkanlar yarada bilər.
Hazırda bu sahədə tez-tez dəyişikliklər olur və bir çox tədqiqat məlumatların işlənməsinə yönəlir. Lakin bu, vaxt aparan və baha başa gələn modellərə səbəb ola bilər. Bu problemləri həll etmək üçün bir çox tədqiqat aparılıb. Amma bu tədqiqatların əksəriyyəti əsasən nəzarətli dərin öyrənmə üzərində dayanır. Digər öyrənmə növləri, məsələn, nəzarətsiz və möhkəmləndirici öyrənmə isə az öyrənilib. Bundan başqa, bir çox tədqiqatda transfer öyrənməsi, federativ öyrənmə və onlayn öyrənmə kimi əsas mövzulara toxunulmur. Buna görə də, bu araşdırmada dərin öyrənmə metodları nəzarətli, nəzarətsiz, möhkəmləndirici və hibrid modellər kimi qruplaşdırılır. Hər kateqoriyanın qısa izahı və modelləri verilir. Bundan əlavə, transfer, federativ və onlayn öyrənmə modelləri ayrıca izah olunur və ətraflı müzakirə edilir. Sonda isə bu sahədə qarşıda duran çətinliklər və gələcəkdə aparıla biləcək tədqiqat istiqamətləri təqdim olunur.
Mənbə: SpringerLink
Tərcümə etdi: Arzu Qafarova
