Hvad er Deep Learning

Hvad er deep learning

Deep Learning er en undergren af maskinlæring, der fokuserer på at bruge kunstige neurale netværk med mange lag for at lære komplekse mønstre i data. Det kaldes "dyb" læring, fordi disse neurale netværk består af mange lag (ofte kaldet "dybe" netværk), hvor hvert lag bearbejder data på et højere abstraktionsniveau end det foregående. På akademiets AI kurser kan du lærer mere om kunstig intelligens og deep learning. Lær om det på AI kursus.

Hvordan fungerer deep learning

Der er tre primære typer af machine learning:

Neurale Netværk:

• Deep Learning-modeller er baseret på kunstige neurale netværk, der er inspireret af den måde, den menneskelige hjerne arbejder på.
• Et neuralt netværk består af mange sammenkoblede noder (kaldet neuroner), som er organiseret i lag: inputlag, skjulte lag (mellemled) og outputlag.
• Hvert lag modtager data, bearbejder det og sender det videre til det næste lag.

Læring gennem lagene:

• Inputlaget modtager rå data, f.eks. pixels fra et billede.
• De skjulte lag anvender matematiske transformationer for at udtrække mere komplekse mønstre, såsom kanter, former og til sidst komplekse objekter i billedet.
• Outputlaget giver det endelige resultat, f.eks. klassificeringen af et billede som en "kat" eller "hund".

Feature Extraction:

• I modsætning til traditionelle machine learning metoder, hvor man manuelt skal definere de features (karakteristika), der skal analyseres, kan deep learning-modeller automatisk lære disse features direkte fra dataene.
• F.eks. i billedgenkendelse kan modellen selv lære at genkende kanter, farver og former uden menneskelig indblanding.

Store datamængder og kraftige computere:

• Deep learning kræver store mængder data og betydelig computerkraft, især når man træner dybe neurale netværk.
• Moderne deep learning-modeller trænes ofte på grafikprocessorer (GPUs) eller specialiserede hardware som tensor processing units (TPUs), som er optimeret til de mange parallelle beregninger, der kræves.

Eksempler på anvendelser

Computer Vision: Deep Learning bruges til at genkende objekter i billeder og videoer. F.eks. kan en model trænes til at identificere ansigter, skilte eller endda sygdomme fra medicinske billeder.

Naturlig Sprogbehandling (NLP): Deep Learning anvendes til at forstå og generere menneskeligt sprog, såsom i sprogoversættelse, talegenkendelse og tekstgenerering.

Spil og strategi: Deep Learning anvendes til at skabe AI-agenter, der kan spille komplekse spil som Go eller skak på niveau med eller bedre end menneskelige mestre, som set med DeepMind's AlphaGo.

Fremtiden for deep learning

Deep Learning fortsætter med at udvikle sig, og vi ser stadigt mere avancerede modeller, der kan løse komplekse problemer, som tidligere var uden for rækkevidde for maskiner. Samtidig udforskes nye teknikker som "Explainable AI" (XAI) for at gøre disse dybe netværk mere forståelige for mennesker.

Hvor kan jeg lære mere

På akademiets AI kursus kan du lærer mere om kunstig intelligens og deep learning anvendt i dagligdagen på kontoret.