deep learning

deep learning (tsz. deep learnings)

1. (informatika, mesterséges intelligencia) A deep learning (mélytanulás) egy mesterséges intelligencia (MI) és gépi tanulás (ML) ága, amely a mesterséges neurális hálózatok használatára összpontosít az adatok elemzésére és az összetett minták és összefüggések felfedezésére. A mélytanulás különösen sikeres olyan területeken, mint a számítógépes látás, a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és az automatizált döntéshozatal.

1. Neurális hálózatok:
   • A mélytanulás mesterséges neurális hálózatokon alapul, amelyek inspirációt merítenek az emberi agy működéséből. A neurális hálózatok rétegekből állnak, ahol a bemeneti réteg a nyers adatokat fogadja, a rejtett rétegek feldolgozzák az információt, és a kimeneti réteg a végső eredményeket generálja.
2. Rétegek és mélység:
   • A „mély” kifejezés a neurális hálózatok rétegeinek számát jelenti. A mélytanulás általában több rejtett réteget használ, ami lehetővé teszi a bonyolult minták és összefüggések hatékonyabb észlelését.
3. Önmagukban tanulás:
   • A mélytanuló algoritmusok képesek önállóan tanulni az adatokból, azaz nem szükséges manuálisan előre definiált jellemzőket megadni. Ez lehetővé teszi a mélytanulás alkalmazását olyan területeken, ahol a bemeneti adatok bonyolultak és nehezen jellemezhetők.
4. Nagy adathalmazok:
   • A mélytanulás algoritmusok általában nagy mennyiségű adatot igényelnek a tanulási folyamathoz. A megfelelő mennyiségű és minőségű adat segíti a modellek általánosítását és teljesítményének javítását.
5. GPU támogatás:
   • A mélytanulás számításigényes folyamat, és a grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) jelentős gyorsítást nyújtanak a neurális hálózatok betanításában és az inferenciában.

1. Számítógépes látás:
   • A mélytanulás sikeresen alkalmazható képek és videók elemzésére, például objektumok felismerésére, arcfelismerésre és képosztályozásra.
2. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP):
   • A mélytanulás technikák segítenek a szövegek megértésében, fordításában, érzéselemzésben és chatbote-k fejlesztésében.
3. Autonóm járművek:
   • A mélytanulás lehetővé teszi az önvezető autók számára a környezetük észlelését és a döntéshozatalt valós időben.
4. Egészségügy:
   • A mélytanulás alkalmazásai közé tartozik a diagnosztikai képek elemzése, a betegadatok előrejelzése és az orvosi döntéstámogató rendszerek fejlesztése.
5. Pénzügyi szolgáltatások:
   • A mélytanulás használható kockázatelemzésre, csalásmegelőzésre és piaci előrejelzések készítésére.

1. Magas teljesítmény: A mélytanulás gyakran kiemelkedő teljesítményt nyújt a bonyolult problémák megoldásában, különösen akkor, ha nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre.
2. Önálló tanulás: A mélytanulás modellek képesek önállóan tanulni, ami csökkenti az adatok előfeldolgozásához szükséges időt és erőfeszítést.
3. Alkalmazhatóság: A mélytanulás széles körben alkalmazható különböző iparágakban és területeken, a képfeldolgozástól a nyelvi feldolgozásig.

1. Adatigény: A mélytanulás modellek általában nagy mennyiségű adatot igényelnek a tanuláshoz, ami nem mindig elérhető.
2. Számítási költség: A mélytanulás számításigényes és drága erőforrásokat igényel, például erős GPU-kat, amelyek növelhetik a költségeket.
3. Kiszervezés és magyarázhatóság: A mélytanulás modellek “fekete dobozok”, amelyeket nehéz megérteni és értelmezni, ami problémát jelenthet a kritikus alkalmazásokban, ahol a döntések magyarázata szükséges.

A deep learning egy dinamikusan fejlődő terület, amely jelentős hatással van a mesterséges intelligencia és gépi tanulás világára. Az összetett minták és összefüggések észlelésére és az önálló tanulásra való képessége miatt a mélytanulás széleskörű alkalmazásokat talál számos iparágban, a számítógépes látástól kezdve a természetes nyelvfeldolgozásig. Bár a mélytanulás számos előnnyel jár, a hozzá szükséges erőforrások és az adatigény miatt a kihívások is jelentősek.

• deep learning - Szótár.net (en-hu)
• deep learning - Sztaki (en-hu)
• deep learning - Merriam–Webster
• deep learning - Cambridge
• deep learning - WordNet
• deep learning - Яндекс (en-ru)
• deep learning - Google (en-hu)
• deep learning - Wikidata
• deep learning - Wikipédia (angol)