Djupinlärning – Wikipedia

Djupinlärning (engelska: Deep Learning) är en underkategori till maskinlärning och artificiell intelligens som använder sig av neurala nätverk med flera lager för att lära och generalisera mönster i data. Djupinlärning är en av de mest framgångsrika tillämpningarna av artificiell intelligens i modern tid och har haft en stor påverkan på områden som bildigenkänning, taligenkänning, textanalys och spel.

Historik

Djupinlärning har sina rötter i 1940-talet och 1950-talet när forskare som Warren McCulloch och Walter Pitts, och senare David Marr, började utveckla de första modellerna för neurala nätverk.^[1] På 1960-talet utvecklade David Rumelhart och James McClelland de första algoritmerna för träning av neurala nätverk. Men det var inte förrän i början av 2000-talet som djupinlärning började få fart, tack vare utvecklingen av stora datamängder, kraftfulla datorer och öppen källkod-bibliotek.^[2]

Typiska egenskaper

Djupinlärning har flera typiska egenskaper som skiljer den från traditionell maskinlärning:

Flerskiktiga neurala nätverk: Djupinlärning använder sig av neurala nätverk med flera lager (ofta hundratals) för att lära och generalisera mönster i data.^[3]
Lär av sig själva: Djupinlärningsmodeller kan lära av sig själva genom att utnyttja stora mängder data och generera representativa funktioner.
Automatiskt urval av funktioner: Djupinlärning kan automatiskt urvälja funktioner (eller mönster) i data, vilket förbättrar den generella prestandan på modellen.^[4]
Parallelisering: Djupinlärning kan utföras parallellt på flera CPU-kärnor eller GPU-enheter, vilket möjliggör snabbare tränings- och testtid.

Applikationer

Djupinlärning har haft stor framgång i en mängd olika applikationer, bland annat:

Bildigenkänning: Djupinlärning har använts för att utveckla modeller som kan igenkänna objekt och klassificera bilder.
Taligenkänning: Djupinlärning har använts för att utveckla modeller som kan igenkänna och transkribera tal.
Textanalys: Djupinlärning har använts för att utveckla modeller som kan analysera och klassificera text.
Spel: Djupinlärning har använts för att utveckla modeller som kan spela och vinna på spel som schack och Go.

Kritik och begränsningar

Djupinlärning har också vissa begränsningar och kritik, bland annat:

Databeroende: Djupinlärning är starkt beroende av tillgång till stora mängder data för att träna modeller.
Beräkningsintensitet: Djupinlärning kräver ofta enorma beräkningsresurser för att träna och köra modeller.
Svårigheter vid tolkning: Djupinlärningsmodeller kan vara svåra att tolka och förstå, vilket kan göra dem mindre öppna och transparenta.

Se även

Referenser

^ Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). *Deep Learning*. MIT Press.
^ LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. (2015). Deep Learning. *Nature*, 521(7553), 436-444.
^ LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. (2015). Deep Learning. *Nature*, 521(7553), 436-444.
^ Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning. *Scholarpedia*, 10(11), 7220.

Externa länkar

Deep Learning på Wikipedia

[1] Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). *Deep Learning*. MIT Press.

[2] LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. (2015). Deep Learning. *Nature*, 521(7553), 436-444.

[3] LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. (2015). Deep Learning. *Nature*, 521(7553), 436-444.

[4] Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning. *Scholarpedia*, 10(11), 7220.

[1]

[2]

[3]

[4]