Głębokie uczenie się to technika uczenia maszynowego. Koncentruje się na nauczeniu komputerów tego, co człowiekowi przychodzi naturalnie. Świetnym przykładem takiej technologii może być samochód bez kierowcy. Rozpoznaje znak stopu, odróżnia pieszego od latarni. Innym przykładem może być system sterowania głosem w telefonach, tabletach, telewizorach. Głębokie uczenie się zyskuje coraz większą popularność.
Ważna rola głębokiego uczenia
W głębokim uczeniu maszyna uczy się wykonywać zadania klasyfikacyjne. Korzysta przy tym z różnych obrazów, tekstów i dźwięków. Taka metoda daje świetne wyniki. Urządzenia są szkolone przy użyciu bogatego zestawu oznaczonych danych i wielowarstwowych architektur sieci neuronowych.
Profesjonalne uczenie maszynowe zapewnia rewelacyjną dokładność. Dzięki temu elektronika użytkowa spełnia potrzeby i oczekiwania klientów na najwyższym poziomie. Nowoczesna technologia pozwala zapewnić bezpieczeństwo użytkownikom. Głębokie uczenie przewyższa ludzkie zdolności w niektórych typach zadań, np. klasyfikowaniu obiektów na obrazach.
Chociaż po raz pierwszy teoretycznie zostało wprowadzone w latach 80 ubiegłego wieku, istnieją dwa główne powody, dla których dopiero niedawno stało się użyteczne.
- Dogłębne uczenie się wymaga dużej ilości danych oznakowanych. Na przykład, aby nauczyć system jazdy bez kierowcy, należało przygotować miliony zdjęć i tysiące godzin wideo.
- Głębokie uczenie się wymaga znacznej mocy obliczeniowej. Wysokowydajne procesory graficzne posiadają wydajną architekturę równoległą. W połączeniu z klastrami lub chmurą pozwala zespołom programistycznym skrócić czas szkolenia z wielu tygodni do kilku godzin.
Aplikacje do uczenia maszynowego wykorzystywane są w różnych branżach: od zautomatyzowanej jazdy po urządzenia medyczne.
Większość metod głębokiego uczenia korzysta z architektur sieci neuronowych. Dlatego nazywane są często głębokimi sieciami neuronowymi. Pojęcie “głęboki” zwykle odnosi się do liczby ukrytych warstw w sieci neuronowej. Tradycyjne sieci zawierają tylko 2-3 ukryte warstwy, podczas gdy głębokie mogą ich mieć nawet 150.
Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się?
Głębokie uczenie się jest specjalistyczną formą uczenia maszynowego. Proces uczenia maszynowego rozpoczyna się zwykle od ręcznego wyodrębnienia odpowiednich funkcji z obrazów. Następnie są one wykorzystywane do modelu kategoryzującego obiekty na obrazie. Dzięki głębokiemu uczeniu się odpowiednie funkcje są automatycznie wyodrębniane z obrazów.
Uczenie maszynowe oferuje różne techniki i modele. Możesz je wybrać w zależności od aplikacji, wielkości przetwarzanych danych i rodzaju problemu, który zamierzasz rozwiązać. Pamiętaj, że skuteczna aplikacja do głębokiego uczenia się wymaga ogromnej ilości danych, aby wyszkolić maszynę. Będziesz również potrzebować wysokowydajnego procesu graficznego. Jeśli nie dysponujesz odpowiednią danych i doskonałym procesorem, lepiej zdecyduj się na uczenie maszynowe. Głębokie uczenie zwykle jest bardziej złożone.
