Uczenie Głębokie (Deep Learning)

Uczenie głębokie (ang. Deep Learning) to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje skomplikowane struktury zwane sztucznymi sieciami neuronowymi do modelowania abstrakcyjnych wzorców w danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów uczenia maszynowego, które mogą wymagać ręcznego projektowania cech, uczenie głębokie automatycznie odkrywa reprezentację danych na różnych poziomach abstrakcji.

Główne cechy uczenia głębokiego:

• Sztuczne sieci neuronowe: Uczenie głębokie wykorzystuje warstwowe struktury, które naśladują sposób działania ludzkiego mózgu. Te warstwy są układane w hierarchii, gdzie każda warstwa przekształca swoje wejście z poprzedniej warstwy w coraz bardziej abstrakcyjną formę.

• Wielowarstwowe perceptrony (MLP): Jednym z najprostszych typów sieci neuronowych stosowanych w uczeniu głębokim są wielowarstwowe perceptrony, które składają się z jednej warstwy wejściowej, jednej lub więcej ukrytych warstw oraz warstwy wyjściowej.

• Wielopoziomowe reprezentacje: Uczenie głębokie polega na wykrywaniu i reprezentowaniu danych na wielu poziomach, gdzie każdy poziom reprezentuje dane w różnym stopniu abstrakcji.

Typy architektur sieci neuronowych w uczeniu głębokim:

Splotowe sieci neuronowe (CNN, Convolutional Neural Networks)

Stosowane głównie w przetwarzaniu obrazów i wideo, rozpoznawaniu wzorców i analizie wizyjnej. CNN są skuteczne w lokalnym i hierarchicznym wykrywaniu cech w danych przestrzennych.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN, Recurrent Neural Networks)

Wykorzystywane do analizy danych sekwencyjnych, takich jak język naturalny lub szeregi czasowe. RNN mają zdolność "pamiętania" poprzednich informacji i wykorzystywania ich w obecnych obliczeniach.

Sieci neuronowe z jednostkami długotrwałej pamięci (LSTM, Long Short-Term Memory)

To specjalny rodzaj RNN zdolny do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych, co jest szczególnie przydatne w modelowaniu języka i przetwarzaniu dźwięku.

Uczenie głębokie znalazło zastosowanie w wielu zaawansowanych dziedzinach, w tym w rozpoznawaniu mowy, automatycznym tłumaczeniu, generowaniu obrazów, medycynie diagnostycznej, autonomicznych pojazdach, a także w grach i symulacjach, gdzie systemy mogą uczyć się złożonych strategii i zachowań.