Čo je deep learning?

Deep learning (v slovenskom preklade hlboké učenie) je podoblasť strojového učenia, ktorá využíva viacvrstvové umelé neurónové siete na spracovanie komplexných dát. Na rozdiel od klasických algoritmov strojového učenia dokáže automaticky extrahovať hierarchické reprezentácie z nespracovaných vstupov bez potreby manuálneho inžinierstva príznakov.

Ako prebieha deep learning?

Proces hlbokého učenia začína prípravou veľkého objemu tréningových dát. Tieto dáta prechádzajú cez viacero vrstiev neurónov, kde každá vrstva transformuje vstup a extrahuje čoraz abstraktnejšie príznaky. Prvé vrstvy typicky rozpoznávajú jednoduché vzory ako hrany alebo textúry, zatiaľ čo hlbšie vrstvy identifikujú komplexné štruktúry.

Trénovanie prebieha pomocou algoritmu spätného šírenia chyby (backpropagation), ktorý postupne upravuje váhy spojení medzi neurónmi. Model minimalizuje rozdiel medzi predikovaným a skutočným výstupom prostredníctvom optimalizačných techník ako stochastický gradientový zostup. Tento proces vyžaduje značný výpočtový výkon, preto sa bežne využívajú grafické procesory (GPU) alebo špecializované čipy.

Architektúry deep learningu

V praxi sa využíva niekoľko základných architektúr neurónových sietí. Konvolučné neurónové siete (CNN) dominujú v spracovaní obrazu vďaka schopnosti rozpoznávať priestorové vzory. Pri spracovaní sekvenčných dát ako text alebo časové rady sa uplatňujú rekurentné neurónové siete (RNN) a ich vylepšené varianty LSTM a GRU.

Architektúra transformer, predstavená v roku 2017, priniesla mechanizmus pozornosti (attention), ktorý umožňuje paralelné spracovanie dlhých sekvencií. Táto architektúra tvorí základ moderných jazykových modelov vrátane GPT a BERT. Generatívne adversariálne siete (GAN) zasa pozostávajú z dvoch konkurujúcich si sietí a využívajú sa na generovanie syntetických dát.

Vieš, že…

…pojem „deep“ v deep learning odkazuje na počet vrstiev v neurónovej sieti? Moderné modely môžu obsahovať stovky až tisíce vrstiev, zatiaľ čo tradičné „plytké“ siete mali typicky len jednu až dve skryté vrstvy.

Príklady použitia deep learningu

Hlboké učenie nachádza uplatnenie v širokom spektre aplikácií. V oblasti počítačového videnia umožňuje rozpoznávanie objektov, segmentáciu obrazu a analýzu medicínskych snímok. Spracovanie prirodzeného jazyka deep learning využíva pre strojový preklad, sumarizáciu textu a konverzačné systémy.

V automobilovom priemysle poháňa systémy autonómneho riadenia, ktoré v reálnom čase vyhodnocujú senzorické dáta. Finančný sektor aplikuje hlboké učenie na detekciu podvodov a predikciu trhových trendov.

Obmedzenia deep learningu

Napriek výnimočným výsledkom má hlboké učenie svoje limitácie. Modely vyžadujú rozsiahle množstvá anotovaných dát a značný výpočtový výkon na trénovanie. Výsledné modely fungujú ako „čierna skrinka“ – ich rozhodovací proces je často ťažko interpretovateľný, čo komplikuje nasadenie v regulovaných odvetviach.

Modely sú náchylné na cielené útoky, pri ktorých aj veľmi malé zmeny vo vstupných dátach – pre človeka prakticky nepostrehnuteľné – môžu spôsobiť nesprávne výsledky. Problémom je aj to, že si nemusia dobre poradiť s dátami, ktoré sa líšia od tých tréningových, a zároveň môžu preberať alebo ešte viac posilňovať zaujatosti obsiahnuté v pôvodných dátach.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• IBM Think – What is Deep Learning: https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning
• Google Cloud – Introduction to Deep Learning VM: https://docs.cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/introduction

Odporúčané zdroje:

• MIT Deep Learning Book – Comprehensive textbook on deep learning: https://www.deeplearningbook.org