Deep learning, będący kluczową częścią sztucznej inteligencji, to rodzaj uczenia maszynowego, które wykorzystuje sieci neuronowe o wielu warstwach do modelowania złożonych wzorców w danych. Początki deep learningu sięgają algorytmów sieci neuronowych, lecz ten obszar znacząco się rozwinął dzięki wzrostowi dostępnych mocy obliczeniowych i danych.
Sieci neuronowe w deep learningu są inspirowane strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, lecz działają na znacznie prostszym poziomie. Składają się z wielu „neuronów”, które są połączone ze sobą i przetwarzają informacje przekazywane między warstwami sieci. Każdy neuron otrzymuje sygnały wejściowe, wykonuje na nich pewne obliczenia i przekazuje sygnał dalej.
Deep learning i jego specjalizacje
W deep learningu, który charakteryzuje się głębokimi, czyli mającymi wiele warstw, sieciami, dane przechodzą przez serię transformacji. W każdej warstwie sieci neurony wykonują różne rodzaje operacji matematycznych, stopniowo wydobywając i ulepszając cechy danych, które są istotne do konkretnych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego.
Jedną z kluczowych zalet deep learningu jest jego zdolność do uczenia się złożonych wzorców w danych bez konieczności ręcznego projektowania cech przez ludzi. Systemy te mogą automatycznie odkrywać reprezentacje danych, które są skuteczne w konkretnych zadaniach.
Uczenie głębokie to kilka różnych technik
- Wielowarstwowe Perceptrony (MLP): Podstawowa forma sieci neuronowej, gdzie każdy neuron w jednej warstwie jest połączony z każdym neuronem w kolejnej warstwie.
- Uczenie się z nadzorem i bez nadzoru: W uczeniu z nadzorem systemy uczą się na podstawie danych wejściowych i znanych wyników. W uczeniu bez nadzoru algorytmy identyfikują wzorce w danych bez wcześniej zdefiniowanych wyników.
- Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN): Stosowane głównie w przetwarzaniu obrazów i wideo, gdzie potrafią rozpoznawać wzorce przestrzenne i tekstury.
- Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN): Skuteczne w przetwarzaniu sekwencji danych, takich jak język naturalny lub szeregi czasowe. Potrafią one zapamiętywać informacje z poprzednich kroków.
- Głębokie Wzmocnienie Uczenia się: Technika łącząca głębokie uczenie z uczeniem przez wzmocnienie, używana w złożonych problemach decyzyjnych, takich jak gry strategiczne.
Pozostała część tekstu pod materiałem wideo
Sektory wspierane deep learning
Głębokie uczenie, będące rozwinięciem uczenia maszynowego, jest obecne w różnych aspektach codzienności, często działając niezauważalnie.
Prawo i bezpieczeństwo. Algorytmy głębokiego uczenia analizują dane transakcyjne, by wykrywać wzorce sugerujące przestępczość lub oszustwa. Wykorzystując rozpoznawanie mowy i wizję komputerową, te technologie podnoszą skuteczność analiz w śledztwach. Ułatwiają one wydobywanie wzorców i dowodów z różnych źródeł, takich jak nagrania, obrazy czy dokumenty, co przyspiesza i usprawnia pracę organów ścigania.
Sektor finansowy. Instytucje finansowe stosują głębokie uczenie do analizy predykcyjnej, co znajduje zastosowanie w handlu algorytmicznym, ocenie ryzyka biznesowego, wykrywaniu oszustw oraz zarządzaniu portfelami kredytowymi i inwestycyjnymi klientów.
Obsługa klienta. Głębokie uczenie jest wykorzystywane w procesach obsługi klienta przez wiele firm. Chatboty, działające w różnych usługach, są podstawową formą AI. Wykorzystują one język naturalny i rozpoznawanie obrazów. Zaawansowane modele chatbotów uczą się rozpoznawać wielorakie odpowiedzi na niejednoznaczne pytania, oferując bezpośrednie odpowiedzi lub przekierowując do obsługi ludzkiej.
Asystenci wirtualni. Urządzenia takie jak Siri, Alexa czy Google Assistant rozwijają koncepcję chatbota, dodając funkcje rozpoznawania mowy. Pozwala to na bardziej personalizowaną interakcję z użytkownikami.
Opieka zdrowotna. Sektor zdrowia skorzystał na głębokim uczeniu, szczególnie po cyfryzacji danych medycznych. Aplikacje do rozpoznawania obrazów wspomagają specjalistów medycznych, takich jak radiolodzy, w szybszej i dokładniejszej analizie obrazów medycznych.