Słownik pojęć AI

Deep Learning (Głębokie Uczenie)

Głębokie uczenie, znane również jako deep learning, jest gałęzią sztucznej inteligencji, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania danych i podejmowania decyzji. Jest to technika inspirowana działaniem ludzkiego mózgu, która umożliwia komputerom samodzielne uczenie się na podstawie dostarczonych danych.

Składniki Głębokich Sieci Neuronowych:

1. Warstwy Neuronów: Głębokie sieci neuronowe składają się z wielu warstw neuronów, które przetwarzają dane na różnych poziomach abstrakcji. Podstawowymi typami warstw są warstwy wejściowe, ukryte i wyjściowe.
2. Neurony: Neurony w sieciach głębokich są podstawowymi jednostkami przetwarzania informacji. Każdy neuron przekształca wejście z poprzedniej warstwy, stosując funkcję aktywacji, i przekazuje wynik do kolejnej warstwy.
3. Wagi Połączeń: Każde połączenie między neuronami ma przypisaną wagę, która określa, jak bardzo dany neuron wpływa na wynik przekazywany do kolejnej warstwy. Te wagi są dostosowywane w trakcie procesu uczenia się, aby zoptymalizować działanie sieci.

Proces Uczenia i Inferencji:

1. Uczenie: Podczas procesu uczenia sieci neuronowej, model jest trenowany na podstawie zbioru danych treningowych. Wagi połączeń między neuronami są dostosowywane iteracyjnie za pomocą algorytmów optymalizacji, takich jak spadek gradientu, aby minimalizować błąd predykcji.
2. Walidacja: Po zakończeniu procesu uczenia model jest walidowany na zbiorze danych walidacyjnych, aby sprawdzić jego skuteczność i uniknąć przetrenowania.
3. Inferencja: Po pomyślnym zakończeniu procesu uczenia, wytrenowany model może być wykorzystany do przewidywania nowych danych (inference). Podczas inferencji dane wejściowe są przekazywane przez sieć, a model generuje odpowiedź na podstawie wcześniej nauczonych wag połączeń.

Głębokie uczenie znalazło zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i wiele innych. Dzięki swojej zdolności do wykrywania złożonych wzorców i cech w danych, głębokie uczenie ma duży potencjał do rozwiązania różnorodnych problemów z zakresu analizy danych i podejmowania decyzji.