Syväoppimistehtävien
Syväoppimistehtävät viittaavat erilaisiin koneoppimisen ongelmiin, joissa hyödynnetään syväoppimisen malleja. Syväoppiminen on koneoppimisen alalaji, joka perustuu neuroverkkoihin, joissa on useita kerroksia. Nämä kerrokset mahdollistavat mallin oppia hierarkkisia esityksiä datasta, mikä tekee siitä tehokkaan monimutkaisten tehtävien ratkaisemisessa.
Yleisiä syväoppimistehtäviä ovat kuvanluokittelu, jossa malli tunnistaa kuvien sisällön (esim. kissa, koira, auto). Toinen yleinen tehtävä
Lisäksi syväoppimista käytetään puheensynteesiin, suositusjärjestelmiin ja generatiivisiin tehtäviin, joissa mallit luovat uutta sisältöä, kuten kuvia tai