Czym jest uczenie głębokie?
Uczenie głębokie (ang. deep learning) to iteracyjne podejście do sztucznej inteligencji (AI), które układa algorytmy uczenia maszynowego (ML) w hierarchii rosnącej złożoności i abstrakcji, aby nauczyć się, jak tworzyć dokładne przewidywania. Głębokie uczenie odgrywa ważną rolę w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), generatywnej AI, przetwarzaniu mowy i systemach rekomendacji.
Jak trenowane są modele głębokiego uczenia
Modele głębokiego uczenia analizują dane treningowe, aby nauczyć się generować dokładne wyniki. Model automatycznie dostosowuje wagi i odchylenia, aby zminimalizować błąd, a proces jest powtarzany, dopóki wyniki nie będą niezawodnie mieścić się w akceptowalnym zakresie dokładności lub spełniać wstępnie zdefiniowane kryteria wydajności.
Trenowanie modelu głębokiego uczenia od podstaw może wymagać ogromnych ilości danych i wykorzystywać duże ilości mocy obliczeniowej. Aby zaoszczędzić czas i pieniądze, model podstawowy można trenować pod kątem nowych zadań za pomocą algorytmów uczenia transferowego.
Architektury głębokiego uczenia
Architektura głębokiego uczenia odnosi się do ogólnego projektu i struktury procesu głębokiego uczenia. Zasady projektowania architektury określają, w jaki sposób warstwy są połączone i jak dane przez nie przepływają. To z kolei pomaga określić, do jakich typów zadań architektura sieci jest najlepiej przystosowana.
Sieci głębokiego uczenia
Sieć głębokiego uczenia to konkretna implementacja architektury. Obejmuje ona zarówno parametry wewnętrzne modelu, jak i hiperparametry, które są konfigurowane przed szkoleniem w celu kontrolowania procesu uczenia maszynowego.
Rodzaje modeli głębokiego uczenia
Różne typy modeli głębokiego uczenia mają różne architektury zaprojektowane do określonych zadań i typów danych.
Niektóre z głównych typów modeli głębokiego uczenia obejmują:
- Sieci neuronowe splotowe (CNN)
- Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN)
- Sieci pamięci długoterminowej (LSTM)
- Generatywne sieci przeciwstawne (GAN)
- Sieci głębokich przekonań (DBN)