 באַשרייַבן אַ קראַנט גאַנג אין די פעלד פון מאַשין לערנען.
איין קראַנט גאַנג אין די פעלד פון מאַשין לערנען איז די ינקריסינג נוצן פון טיף לערנען טעקניקס. טיף לערנען, אַ סאַבסעט פון מאַשין לערנען, ינקלודז אַלגערידאַמז באקאנט ווי נעוראַל נעטוואָרקס, וואָס קענען לערנען און פֿאַרבעסערן אויף זייער אייגן. דער גאַנג איז מאָוטאַווייטאַד דורך די גראָוינג אַוויילאַבילאַטי פון גרויס אַמאַונץ פון דאַטן און די אַדוואַנטידזשיז אין קאַמפּיוטינג מאַכט און אַלגערידאַמז, וואָס מאכט עס מעגלעך פֿאַר קאָמפּיוטערס צו באַן דיפּער און מער קאָמפּליצירט מאָדעלס. טיף לערנען טעקניקס האָבן געווען דער הויפּט געראָטן אין געביטן אַזאַ ווי בילד און רעדע דערקענונג, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, קאָמפּיוטער זעאונג און פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס. אן אנדער פאַקטאָר וואָס דרייווז דעם גאַנג איז די גראָוינג פּרעוואַלאַנס פון אַנסטראַקטשערד דאַטן, אַזאַ ווי טעקסט, בילדער און קול. טראַדיציאָנעל מאַשין לערנען מעטהאָדס האָבן שוועריקייט צו האַנדלען מיט דעם טיפּ פון דאַטן, אָבער טיף לערנען טעקניקס קענען פּראָצעס און אַנאַלייז עס מיט הויך אַקיעראַסי. קוילעלדיק, דער גאַנג צו טיף לערנען ריפלעקס די גראָוינג פּאָטענציעל פון מאַשין לערנען צו סאָלווע קאָמפּלעקס פּראָבלעמס און שעפּן גרויס אַמאַונץ פון דאַטן, און די ינקריסינג וויכטיקייט פון די קייפּאַבילאַטיז אין אונדזער דאַטן-געטריבן וועלט.