Deep learning is een tak van machine learning gericht op het creëren en trainen van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen. Deze neurale netwerken zijn in staat om automatisch belangrijke en complexe kenmerken uit de inputgegevens te extraheren, net zoals ze zichzelf zouden leren, en deze kenmerken te gebruiken om problemen op te lossen. Dankzij dit vermogen kan deep learning complexe problemen succesvol oplossen en effectief werken met gegevens die een grote hoeveelheid informatie bevatten.

Het principe van de werking
De taak van deep learning is om gegevens sequentieel over te dragen via lagen van een neuraal netwerk, gevolgd door het aanpassen van gewichten en parameters zodat het model complexe patronen en patronen in de gegevens kan detecteren. Na de training kan het netwerk worden gebruikt om nieuwe gegevens te voorspellen of te classificeren.

Soorten neurale netwerken
Deep learning omvat het gebruik van neurale netwerken met een groot aantal lagen. Neurale netwerken maken op hun beurt deel uit van de deep learning toolkit.

Elk type neuraal netwerk is gespecialiseerd in bepaalde soorten gegevens en taken en kan op verschillende gebieden en scenario ‘ s worden toegepast.

• Convolutionele neurale netwerken (CNN ‘ s) verwerken en analyseren gegevens met ruimtelijke structuur. Ze worden gebruikt in computervisie, beeldherkenning en video.
• Recurrente neurale netwerken (RNN ‘ s) werken met sequentiële gegevens. Ze worden gebruikt voor machinevertaling, natuurlijke taalverwerking en tekstgeneratietaken.
• Recurrente convolutionaire neurale netwerken (RCNN ‘ s) combineren de eigenschappen van convolutionaire neurale netwerken en recurrente neurale netwerken. Ze worden gebruikt voor taken die sequentieverwerking en ruimtelijke gegevensstructuur combineren.
• Autoencoders hebben als doel de inputgegevens te comprimeren tot een compactere weergave en deze vervolgens terug te herstellen van die weergave. Autoencoders helpen u verborgen datastructuren te verkennen, dimensionaliteit van gegevens te verminderen en nieuwe voorbeelden te genereren.
• Generatieve adversariële netwerken (gan ‘ s) bestaan uit twee concurrerende neurale netwerken: een generator en een discriminator. De generator creëert nieuwe gegevens die de discriminator kunnen misleiden, en de discriminator probeert echte gegevens te onderscheiden van valse gegevens. GAN wordt gebruikt om content te genereren.
• Transformatoren zijn gebaseerd op aandachtsmechanismen. Ze worden gebruikt om sequentiële gegevens zoals teksten en tijdreeksreeksen te verwerken.

Toepassingsgebieden van deep learning
Deep learning wordt op verschillende gebieden gebruikt vanwege het vermogen om te leren van een grote hoeveelheid gegevens en nauwkeurige voorspellingen te doen. Deep learning wordt gebruikt in autonoom rijden om door auto ‘ s te navigeren, in de gezondheidszorg om ziekten te diagnosticeren, in e-commerce om producten aan te bevelen en in de gamingindustrie voor een realistischer gameplay.