Hluboké učení (deep learning) je odvětví strojového učení, které používá umělé neuronové sítě s mnoha vrstvami. Takové sítě se z velkého množství dat samy učí, na kterých rysech záleží – od hran v obrazech po významové vztahy v textech. Hluboké učení stojí za dnešními jazykovými modely, rozpoznáváním obrazu a řeči i strojovým překladem a obvykle vyžaduje značný výpočetní výkon a množství trénovacích dat.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoUmělé neuronové sítě (ANN) jsou výpočetní modely složené z mnoha propojených jednotek („neuronů“) uspořádaných do vrstev, které zpracovávají vstupy prostřednictvím vážených spojení. Při trénování se váhy krok za krokem upravují na příkladech, obvykle zpětným šířením chyby (backpropagation). ANN jsou základem hlubokého učení a pohánějí rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči a velké jazykové modely. Navzdory biologické inspiraci fungují mnohem jednodušeji než lidský mozek.
Strojové učení je odvětví umělé inteligence, v němž počítače odvozují vzorce z dat, místo aby měly každé pravidlo explicitně naprogramované. Podle úlohy se modely učí z označených příkladů (s učitelem), z neoznačených dat (bez učitele) nebo prostřednictvím odměn (zpětnovazební učení). Aplikace sahají od filtrů spamu a předpovědí poptávky po doporučování produktů. Kvalita výrazně závisí na množství a kvalitě trénovacích dat.
Konvoluční neuronová síť (CNN) je architektura neuronové sítě, která se hodí zejména pro obrazová data. Prochází vstup malými filtry, přičemž v prvních vrstvách rozpoznává jednoduché rysy, jako jsou hrany, a v hlubších vrstvách složitější tvary. CNN po mnoho let určovaly vývoj rozpoznávání obrazu a používají se například k odhalování vad na produktových fotografiích nebo při analýze lékařských snímků.
Transformer je architektura neuronové sítě představená v roce 2017 ve výzkumné práci „Attention Is All You Need“. Jejím jádrem je mechanismus pozornosti: každé slovo se váží ve vztahu ke všem ostatním slovům v textu a výpočet lze efektivně paralelizovat. Transformery tvoří základ dnešních jazykových modelů, jako jsou GPT, Claude a BERT, a používají se také pro obraz a zvuk.
