Ce este învățarea profundă
Învățarea profundă este o sub-zonă a învățării automate și folosește rețele neuronale și cantități mari de date. Metodele de învățare se bazează pe funcționarea creierului uman și au ca rezultat capacitatea de a-și lua propriile prognoze sau decizii.
Așa-numita învățare profundă este o metodă specială de procesare a informațiilor. Învățarea profundă este o sub-zonă a învățării automate și folosește rețele neuronale. Metodele de instruire care utilizează și analizează cantități mari de date sunt utilizate pentru a produce inteligență artificială. Modul în care funcționează este inspirat în multe domenii prin învățarea în creierul uman. Pe baza informațiilor existente și a rețelei neuronale, sistemul poate lega în mod repetat ceea ce a fost învățat cu un conținut nou și, astfel, să învețe din nou. Ca rezultat, mașina este capabilă să facă previziuni sau decizii și să le pună la îndoială. Deciziile sunt confirmate sau modificate într-o nouă încercare. De regulă, oamenii nu mai intervin în procesul de învățare propriu-zis.
Învățarea profundă este potrivită în special pentru toate aplicațiile în care sunt disponibile cantități mari de date din care pot fi derivate modele și modele. Rețelele neuronale artificiale, care sunt legate în mod repetat în timpul procesului de învățare, servesc drept bază tehnică pentru învățarea profundă.
Rețelele neuronale - baza pentru învățarea profundă
Rețeaua neuronală este un fel de model de abstractizare artificială a creierului uman și constă din neuroni artificiali. Are așa-numiții neuroni de intrare și ieșire. Între acestea există mai multe straturi de neuroni intermediari. Neuronii de intrare pot fi legați de neuronii de ieșire prin învățarea în diferite moduri prin intermediul neuronilor intermediari. Cu cât sunt mai mulți neuroni și straturi, cu atât problemele mai complexe pot fi mapate.
Conceptul de bază al învățării profunde
Învățarea profundă învață mașinile să învețe. Mașina este activată pentru a-și îmbunătăți capacitățile independent și fără intervenția umană. Acest lucru se realizează prin extragerea și clasificarea modelelor din datele și informațiile existente. Cunoștințele acumulate pot fi la rândul lor corelate cu datele și legate într-un context ulterior. În cele din urmă, mașina este capabilă să ia decizii pe baza linkurilor.
Prin interogarea continuă a deciziilor, legăturilor de informații primesc anumite ponderări. Dacă deciziile sunt confirmate, ponderarea lor crește; dacă sunt revizuite, ponderarea scade. Din ce în ce mai multe niveluri de straturi intermediare și legături sunt create între stratul de intrare și stratul de ieșire. Numărul de straturi intermediare și conexiunea lor determină ieșirea reală.
Diferențierea învățării profunde de învățarea pur automată
Învățarea profundă este o sub-zonă a învățării automate, dar se poate distinge în mod clar de învățarea automată pură. Diferența cheie este că, odată cu învățarea automată, oamenii intervin în analiza datelor și în procesul de luare a deciziilor. Cu învățarea profundă, oamenii se asigură doar că informațiile sunt disponibile pentru învățare și că procesele sunt documentate. El lasă analiza propriu-zisă și derivarea previziunilor sau a deciziilor în sarcina mașinii în sine. Retrospectiv, nu mai este posibilă urmărirea completă a modelului exact pe baza căruia o mașină a luat o anumită decizie. În plus, deciziile sunt în mod constant puse sub semnul întrebării, iar regulile de decizie sunt optimizate independent.
Domenii de aplicare pentru învățarea profundă
Învățarea profundă este potrivită oriunde pot fi examinate cantități mari de date pentru modele și modele. Prin urmare, învățarea profundă este adesea utilizată în contextul inteligenței artificiale pentru recunoașterea feței, obiectelor sau vorbirii. Cu recunoașterea vorbirii, de exemplu, datorită învățării profunde, este posibil ca sistemele să își extindă în mod independent vocabularul cu cuvinte sau fraze noi. Un exemplu bine cunoscut al unui astfel de mod de lucru este asistentul vocal inteligent Siri de la Apple. Alte domenii de aplicare sunt traducerea textelor vorbite, inteligența artificială avansată în jocurile pe computer, conducerea autonomă sau predicția comportamentului clienților pe baza datelor dintr-un sistem CRM.