Chuqur oqitish bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir

Chuqur oqitish - bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir. Chuqur oqitish – bu ko'p pogonali taqdimotni o'rganishga asoslangan mashinali o'qitish algoritmlari to'plamidir. Bir nechta taqdimot pognalari abstraktsiyaning bir nechta pogonasini anglatadi (2.17-rasm).

24 Chuqur oqitish asosan neyron tarmoqlari asosida amalga oshiriladi va bunda quriladigan neyron tarmogi xususiyatlari va oqitish jarayoni muhim hisoblanadi hamda neyron tarmogi aniqligini oshirishga xizmat qiladi. Chuqur oqtitishda quyidagi mashinani oqitish usullaridan foydalaniladi: regressiya - oqituvchili (supervised) oqitish usuli hisoblanib, oqitish natijasida qurilgan model doimiy qiymatlar qabul qiladi sinflashtirish - oqituvchili (supervised) oqitish usuli hisoblanib, oqitish natijasida qurilgan model biron sinfga tegishli yoki tegishli emaslik haqidagi qiymat qabul qiladi klasterlash (Segmentlash) - oqituvchisiz (unsupervised) oqitish usuli hisoblanib, oqitish natijasida model oxshash xususiyatlarni aniqlashga oid qiymatlarni hisoblaydi.

26 Chuqur oqitishda kuzatiladigan kamchiliklar Malumotlar nishoni (Data label)ning - ko'pincha zamonaviy AI modellari "nazorat ostida o'rganish - oqituvchili oqitish orqali o'qitiladi. Bu shuni anglatadiki, odamlar katta hajmdagi va xatolarga olib keladishi mumkin bo'lgan asosiy ma'lumotlarni belgilashi va toifalashlari kerak. Oqitish uchun katta ma'lumotlar to'plamlari (Obtain huge training datasets) - CNN kabi chuqur oqitish usullari ba'zi hollarda tibbiyot va boshqa sohalardagi mutaxassislarning bilimlariga mos ishlaydi. Hozirgi vaqtda mashina o'qitish jarayoni nafaqat malumotar aniq bolishini, balki yetarlicha keng va universal bo'lgan o'quv ma'lumot to'plamlarini talab qiladi. Muammoni tushuntirish (Explain a problem) - katta va murakkab modellarni tushuntirish va unig xususiyatlarini aniqlash qiyin hisoblanadi. Bunday holatlarda aniq qarorlarni qabul qilishda xatoliklarga yol qoyilishi mumkin.