Czym jest Deep Learning? Przykłady działania Deep Learning w praktyce

Deep learning to jedna z podkategorii uczenia maszynowego jest ściśle związane ze sztuczną inteligencją. Wykorzystuje sieci neuronowe, które zbudowane są na wzór ludzkiego mózgu, dzięki której komputery uczą się coraz lepiej, jak rozpoznawać obrazy, ludzki głos czy jak przetwarzać język naturalny. Na czym polega głębokie uczenie oraz gdzie znajduje zastosowanie?

Jak działa Deep learning?

Deep learning, czyli uczenie głębokie, to algorytmy oparte na sieciach neuronowych zaprojektowanych na podobieństwo ludzkiego mózgu, które z wykorzystaniem ogromnych zbiorów danych Big Data uczą się samodzielnego rozpoznawania tych informacji — łączą je i kategoryzują, dostrzegając zależności i powiązania pomiędzy zebranymi danymi. Głównym zadaniem tych zaawansowanych algorytmów jest jak najlepszy proces rozpoznawania danych z jak najmniejszym udziałem człowieka. Deep learning jest ściśle związany z przetwarzaniem danych kognitywnych (cognitive computing), które umożliwiają komputerom rozumieć ludzkie sygnały i zwracać odpowiedź na nie w postaci zrozumiałej dla człowieka. Choć proces tej nauki odbywa się o wiele dłużej niż w przypadku ucznia maszynowego, które pracują na o wiele mniejszych zbiorach danych, to właśnie uczenie głębokie pozwala osiągnąć naprawdę spektakularne efekty, jeśli chodzi o klasyfikowanie, rozpoznawanie, wykrywanie i opisywanie danych.

Deep learning – zastosowanie

Dzięki nowym odkryciom i technologiom, deep learning jest obecnie w fazie niezwykle intensywnego rozwoju. Ogromny postęp w dziedzinie zaawansowanych algorytmów i sieci neuronowych przyczynił się do zwiększenia skuteczności metod uczenia głębokiego, a rosnąca dokładność metod tej nauki przynosi ogromną wartość biznesową.

Rozpoznawanie obrazu

To jedno z najpopularniejszych zastosowań deep learning. Na podstawie zgromadzonych danych komputer jest w stanie zeskanować obraz, a następnie opisać go w sposób cyfrowy i przesyłać dalej. A zatem na podstawie wiedzy, którą zdobył w procesie uczenia się, może z łatwością rozpoznać, że obraz przedstawia samochód, niebo, hydrant, człowieka, pociąg, oświetlenie miejskie, drzewo, zwierzę itd. Tego rodzaju uczenie głębokie wykorzystuje się np. w inteligentnych samochodach, które dzięki kamerom 360 stopni mogą rozpoznawać obrazy wokół. Algorytmy mogą także przydać się podczas śledztwa w schwytaniu przestępców, ponieważ ich twarz może znaleźć się na zdjęciach wysyłanych przez przypadkowych ludzi w chwili, w której dokonano przestępstwa.

Rozpoznawanie głosu

To kolejne bardzo popularne zastosowanie deep learning. To w oparciu o takie właśnie zaawansowane algorytmy działają popularne systemu Xbox, Skype, Google Now czy Siri, które rozpoznają ludzką mowę i na podstawie zebranych wcześniej danych inteligentne urządzenie jest w stanie udzielić bardzo dokładnych odpowiedzi na zdane pytania.

Przetwarzanie języka ludzkiego

Deep learning od wielu lat wykorzystywany jest do analizy i przetwarzania tekstów pisanych. Taka analiza tekstu, czyli text mining pozwala odkrywać wzorce i schematy w różnego rodzaju wiadomościach np. w reklamacjach klientów lub oświadczeniach lekarskich.

Systemy rekomendujące

Wiele znanych marek między innymi Netflix czy Amazon od jakiegoś czasu wykorzystują głębokie uczenie projektując swoje systemu rekomendacyjne. Na podstawie zebranych przez komputery danych i ich dogłębnej analizy algorytmy mogą przewidzieć, czym konsumenci będą zainteresowani w niedalekiej przyszłości. Deep learning pozwala na kierowanie do nich bardzo spersonalizowanych reklam np. dotyczących konkretnej marki odzieży, gatunków filmowych czy sprzętów muzycznych posiłkując się wcześniejszych wyborami i zachowaniami konsumentów.