Deep learning (Hlboké učenie)
Podoblasť strojového učenia, ktorá využíva viacvrstvové neurónové siete na učenie zložitých vzorov z dát.
Definícia
Deep learning (hlboké učenie) je podoblasť strojového učenia, ktorá využíva neurónové siete s mnohými vrstvami. Práve hĺbka, teda veľký počet vrstiev, umožňuje sieti zachytávať čoraz abstraktnejšie vzory. Pri rozpoznávaní obrazu prvé vrstvy nájdu hrany, ďalšie tvary a posledné celé objekty. Deep learning poháňa väčšinu dnešných prelomov v AI vrátane veľkých jazykových modelov a generatívnej AI.
Kľúčové čísla
Príklady
- 1Rozpoznávanie tváre a objektov na fotkách
- 2Prevod reči na text v hlasových asistentoch
- 3Veľké jazykové modely, ktoré poháňajú ChatGPT a Gemini
Čo znamená hlboká neurónová sieť
Neurónová sieť sa skladá z vrstiev prepojených uzlov. Keď má sieť mnoho skrytých vrstiev, hovoríme o hlbokej sieti a o deep learningu. Viac vrstiev dáva sieti väčšiu schopnosť zachytiť zložité a abstraktné vzťahy v dátach, čo je dôvod, prečo deep learning zvláda také náročné úlohy ako porozumenie jazyku či generovanie obrazu.
Deep learning verzus klasické strojové učenie
Klasické strojové učenie často vyžaduje, aby človek ručne určil, ktoré znaky v dátach sú dôležité. Deep learning si tieto znaky dokáže nájsť sám priamo z hrubých dát, čím odpadá veľká časť ručnej prípravy. Výmenou za to potrebuje viac dát a výpočtového výkonu, preto sa naplno rozšíril až s dostupnosťou výkonných grafických kariet.
Praktické tipy
- 1Pri menších dátach a jednoduchých úlohách často stačí klasické strojové učenie
- 2Pre obraz, zvuk a jazyk je deep learning dnes štandardná voľba
- 3Hĺbka siete nie je zárukou kvality, rozhoduje aj kvalita dát a tréningu
Často kladené otázky
Aký je rozdiel medzi deep learningom a strojovým učením?
Deep learning je špecifický druh strojového učenia, ktorý používa viacvrstvové neurónové siete. Každý deep learning je strojové učenie, ale nie každé strojové učenie je deep learning.
Prečo je deep learning taký výkonný?
Vďaka mnohým vrstvám dokáže zachytiť veľmi zložité vzory a navyše si sám nájde dôležité znaky v dátach bez ručného určovania. Preto vyniká pri práci s obrazom, zvukom a jazykom.
Potrebuje deep learning špeciálny hardvér?
Zvyčajne áno. Trénovanie hlbokých sietí je náročné na výpočty, preto sa využívajú výkonné grafické karty (GPU), ktoré vedia spracovať mnoho operácií naraz.
Súvisiace pojmy
Strojové učenie (Machine Learning)
Odvetvie umelej inteligencie, v ktorom sa počítač učí riešiť úlohy zo vzorov v dátach namiesto explicitných pravidiel.
Neurónová sieť
Výpočtový model voľne inšpirovaný mozgom, zložený z prepojených uzlov vo vrstvách, ktorý sa učí vzory z dát.
Transformer
Architektúra neurónovej siete s mechanizmom pozornosti, ktorá umožnila vznik dnešných veľkých jazykových modelov.
Veľký jazykový model (LLM)
Typ AI modelu trénovaného na obrovskom množstve textu, schopný generovať, porozumieť a spracovať ľudský jazyk — základ AI vyhľadávačov.
Ďalšie informácie
Monitorujte svoju AI viditeľnosť
Zistite, či AI vyhľadávače citujú vašu stránku. Vyskúšajte zadarmo.
Začať zadarmo