A mélytanulás a gépi tanulás egyik ága, amely sok rétegű mesterséges neurális hálókat használ. Az ilyen hálók nagy adatmennyiségből tanulják meg, mely jellemzők számítanak – a képek éleitől a szövegek jelentésbeli összefüggéseiig. A mélytanulás áll a mai nyelvi modellek, a kép- és beszédfelismerés, valamint a gépi fordítás mögött, és általában jelentős számítási teljesítményt és tanítóadatot igényel.
Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.
Demó indításaA mesterséges neurális hálók (ANN-ek) számítási modellek, amelyek sok összekapcsolt egységből („neuronból”) állnak, rétegekbe rendezve, és súlyozott kapcsolatokon keresztül dolgozzák fel a bemeneteket. A tanítás során a súlyokat lépésről lépésre, példák alapján módosítják, általában visszaterjesztéssel (backpropagation). Az ANN-ek a mélytanulás alapját képezik, és a képfelismerés, a beszédfelismerés és a nagy nyelvi modellek mögött állnak. Biológiai ihletésük ellenére sokkal egyszerűbben működnek, mint az emberi agy.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek mintázatokat vezetnek le az adatokból ahelyett, hogy minden szabályt kifejezetten beprogramoznának. A feladattól függően a modellek címkézett példákból (felügyelt), címkézetlen adatokból (felügyelet nélküli) vagy jutalmakon keresztül (megerősítéses) tanulnak. Az alkalmazások a spamszűrőktől és kereslet-előrejelzésektől a termékajánlásokig terjednek. A minőség nagymértékben függ a tanítóadatok mennyiségétől és minőségétől.
A konvolúciós neurális hálózat (CNN) a képadatokhoz különösen alkalmas neurálishálózat-architektúra. A bemenetet kis szűrőkkel pásztázza végig: az első rétegekben egyszerű jellemzőket, például éleket, a mélyebbekben összetettebb formákat ismer fel. A CNN-ek hosszú éveken át meghatározták a képfelismerést, és például termékfotókon lévő hibák kiszűrésére vagy orvosi képelemzésre használják őket.
A transzformer egy neurális hálózati architektúra, amelyet 2017-ben az „Attention Is All You Need” kutatási cikkben mutattak be. Középpontjában a figyelemmechanizmus áll: a szöveg minden szavát a többi szóhoz viszonyítva súlyozza, és a számítás hatékonyan párhuzamosítható. A transzformerek a mai nyelvi modellek – például a GPT, a Claude és a BERT – alapját képezik, és képekhez, valamint hanghoz is használják őket.
