Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās nozare, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus ar daudziem slāņiem. Šādi tīkli no lieliem datu apjomiem paši apgūst, kuras pazīmes ir svarīgas — no attēlu malām līdz nozīmes sakariem tekstos. Dziļā mācīšanās ir mūsdienu valodas modeļu, attēlu un runas atpazīšanas un mašīntulkošanas pamatā, un tai parasti nepieciešama ievērojama skaitļošanas jauda un daudz apmācības datu.
Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir skaitļošanas modeļi, kas sastāv no daudzām savienotām vienībām („neironiem”), kuras sakārtotas slāņos un apstrādā ievaddatus ar svērtiem savienojumiem. Apmācības laikā svari tiek soli pa solim pielāgoti ar piemēriem, parasti ar atpakaļizplatīšanos (backpropagation). ANN ir dziļās mācīšanās pamats, un uz tiem balstās attēlu atpazīšana, runas atpazīšana un lielie valodas modeļi. Neraugoties uz bioloģisko iedvesmu, tie darbojas daudz vienkāršāk nekā cilvēka smadzenes.
Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta nozare, kurā datori likumsakarības atvasina no datiem, nevis katrs noteikums tiek skaidri ieprogrammēts. Atkarībā no uzdevuma modeļi mācās no marķētiem piemēriem (ar uzraudzību), no nemarķētiem datiem (bez uzraudzības) vai ar atlīdzībām (pastiprinātā mācīšanās). Lietojumi ir no surogātpasta filtriem un pieprasījuma prognozēm līdz produktu ieteikumiem. Kvalitāte lielā mērā ir atkarīga no apmācības datu daudzuma un kvalitātes.
Konvolūcijas neironu tīkls (CNN) ir neironu tīkla arhitektūra, kas īpaši piemērota attēlu datiem. Tas skenē ievadi ar maziem filtriem, pirmajos slāņos atpazīstot vienkāršas pazīmes, piemēram, malas, un dziļākajos – sarežģītākas formas. CNN daudzus gadus noteica attēlu atpazīšanas attīstību, un tos izmanto, piemēram, defektu pamanīšanai produktu fotoattēlos vai medicīnisko attēlu analīzē.
Transformers ir neironu tīklu arhitektūra, kas ieviesta 2017. gadā pētījumā „Attention Is All You Need”. Tās kodols ir uzmanības mehānisms: katrs vārds tiek svērts attiecībā pret visiem pārējiem teksta vārdiem, un aprēķinu var efektīvi paralelizēt. Transformeri ir mūsdienu valodas modeļu, piemēram, GPT, Claude un BERT, pamatā, un tos izmanto arī attēliem un audio.
