Duboko učenje je grana strojnog učenja koja koristi umjetne neuronske mreže s mnogo slojeva. Takve mreže iz velikih količina podataka uče koja su obilježja važna – od rubova na slikama do odnosa značenja u tekstovima. Duboko učenje temelj je današnjih jezičnih modela, prepoznavanja slika i govora te strojnog prevođenja, a obično zahtijeva znatnu računalnu snagu i podatke za treniranje.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoUmjetne neuronske mreže (ANN) računski su modeli sastavljeni od mnogo povezanih jedinica („neurona”) raspoređenih u slojeve koji obrađuju unose putem ponderiranih veza. Tijekom treniranja težine se korak po korak prilagođavaju na primjerima, obično povratnim širenjem pogreške (backpropagation). ANN-ovi su temelj dubokog učenja i pokreću prepoznavanje slika i govora te velike jezične modele. Unatoč biološkoj inspiraciji, rade znatno jednostavnije od ljudskog mozga.
Strojno učenje je grana umjetne inteligencije u kojoj računala iz podataka izvode obrasce umjesto da im se svako pravilo izričito programira. Ovisno o zadatku, modeli uče iz označenih primjera (nadzirano), iz neoznačenih podataka (nenadzirano) ili putem nagrada (podržano). Primjene sežu od filtara za spam i prognoza potražnje do preporuka proizvoda. Kvaliteta uvelike ovisi o količini i kvaliteti podataka za treniranje.
Konvolucijska neuronska mreža (CNN) arhitektura je neuronske mreže osobito prikladna za slikovne podatke. Ulaz pretražuje malim filtrima, pri čemu u prvim slojevima otkriva jednostavna obilježja poput rubova, a u dubljima složenije oblike. CNN-ovi su godinama oblikovali prepoznavanje slika i koriste se, primjerice, za uočavanje nedostataka na fotografijama proizvoda ili u analizi medicinskih slika.
Transformer je arhitektura neuronskih mreža predstavljena 2017. u istraživačkom radu „Attention Is All You Need“. U njezinoj je jezgri mehanizam pažnje: svaka riječ vaga se u odnosu na sve ostale riječi u tekstu, a izračun se može učinkovito paralelizirati. Transformeri su temelj današnjih jezičnih modela poput GPT-a, Claudea i BERT-a, a koriste se i za slike i zvuk.
