В статье рассматривается применение алгоритмов глубокого обучения для конкретных задач и исследуются методы, используемые в этих процессах. Представленное исследование основано на представлении о том, что «глубокое обучение» имеет отношение к сообществу машинного обучения, и исследовательская работа ученых рассматривается соответствующим образом. Исследована взаимосвязь нейронных сетей глубокого обучения.

Наборы машинного обучения могут быть концептуализированы как наборы глубокого обучения, а наборы искусственного интеллекта представляют собой подмножества. В статье также утверждается, что использование сверточных нейронных сетей (CNN) является эффективным и современным методом для выполнения крупномасштабных задач в области глубокого обучения, особенно классификации изображений.

Представлены примеры построенных задач для прогнозного обучения и проанализированы результаты реализации модели глубокого обучения. 11 000 документов были отсканированы и классифицированы по заголовкам с помощью Python. Документы были преобразованы в обычную модель с использованием библиотеки Tensorflow и Keras. В результате данные были собраны и проанализированы.