Syväoppimisverkostoilla
Syväoppimisverkostoilla (deep learning networks) ovat monilayerisia neuronalverkoja, jotka käyttävät syvää arkkitehtuuria (yli kaksi välittävää kerrosta) analysoimaan ja mallintamaan monimutkaisia data-struktuureja. Ne toimivat opittamalla datasta yleisiä sääntöjä ja mallinnettavia piirteitä, mikä mahdollistaa tehokkaat päätelmät esimerkiksi kuvien tunnistamisessa, tekstinkäsittelyssä tai tuotantoprosessien ennustamisessa. Syväoppimisverkostot hyödyntävät suuria määräjä datan ja laskentapohjaisia resursseja, mikä voi aiheuttaa suuria kustannuksia. Niiden suurin heikkous on usein niiden vähäinen avoimuus (low interpretability), eli vaikeus selittää, miten ne tekevät päätöksiä.