Изкуственият интелект (Artificial Intelligence ai) и машинното самообучение

Да обобщим...

• 
  Дълбокото самообучение използва невронна мрежа, за да имитира интелигентността на животните.
  
• 
  Има три типа слоеве от неврони в невронна мрежа: входен слой, скрити слоеве и изходен слой.
  
• 
  Връзките между невроните се асоциират с теглови коефициент, диктувайки важността на входната стойност.
  
• 
  На невроните се прилага функция на активация на данните, за да "се стандартизира" резултатът, излизащ от неврона.
  
• 
  За да се обучи невронната мрежа, има нужда от голям набор от данни.
  
• 
  Последователното изчисляване на набора данни и сравняването на резултатите ще помогне да се състави функция на грешката, която да показва колко AI е далеч от реалните резултати.
  
• 
  След всяка итерация на набора от данни, коефициентите на тежестта между невроните се коригира с помощта на спускане по градиента, за да се редуцира функцията на на грешката.