Deep Learning (uczenie głębokie) to poddziedzina uczenia maszynowego, która opiera się na sztucznych sieciach neuronowych o wielu warstwach (tzw. głębokie sieci neuronowe). Deep Learning pozwala na automatyczne uczenie się reprezentacji danych, co jest szczególnie skuteczne w analizie złożonych danych, takich jak obrazy, dźwięk czy tekst.
Kluczowe elementy Deep Learning:
- Sztuczne sieci neuronowe – Głębokie sieci neuronowe składają się z wielu warstw neuronów, które uczą się coraz bardziej złożonych wzorców. Każda warstwa przetwarza dane i przekazuje wyniki do kolejnej warstwy.
- Warstwy – Sieci neuronowe mogą zawierać różne typy warstw, w tym warstwy wejściowe, ukryte i wyjściowe. Głębokie sieci mają wiele ukrytych warstw, co umożliwia modelom rozpoznawanie skomplikowanych zależności.
- Funkcja aktywacji – Każdy neuron w sieci przekształca sygnał wejściowy za pomocą funkcji aktywacji, np. ReLU (Rectified Linear Unit) czy sigmoid, co pomaga sieci uczyć się nieliniowych zależności.
- Backpropagation (propagacja wsteczna) – Algorytm, który pozwala sieciom neuronowym na dostosowanie swoich wag, minimalizując błąd przewidywań poprzez obliczanie gradientów i ich optymalizację.
Zastosowania Deep Learning:
- Rozpoznawanie obrazów – Głębokie sieci neuronowe (np. sieci konwolucyjne, CNN) są szeroko stosowane w zadaniach takich jak rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja obrazów i diagnostyka medyczna na podstawie obrazów rentgenowskich.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – Deep Learning jest używany w tłumaczeniach maszynowych, analizie sentymentu, chatbotach, generowaniu tekstu czy rozpoznawaniu mowy.
- Autonomiczne pojazdy – Algorytmy głębokiego uczenia są stosowane w systemach rozpoznawania otoczenia, detekcji obiektów oraz podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym.
- Sztuka i generowanie treści – Deep Learning umożliwia tworzenie obrazów, muzyki, tekstu, a nawet wideo (np. GAN – sieci generatywno-adwersacyjne).
Deep Learning przekształca wiele dziedzin technologii, oferując zaawansowane narzędzia do analizy dużych i złożonych danych.
