Djupinlärning – Wikipedia
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Deep_Learning.jpg/250px-Deep_Learning.jpg)
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
[redigera | redigera wikitext]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
[redigera | redigera wikitext]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
[redigera | redigera wikitext]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
[redigera | redigera wikitext]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
[redigera | redigera wikitext]Referenser
[redigera | redigera wikitext]- ^ 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
[redigera | redigera wikitext]
|