deep learning

part of a series on
artificial intelligence (ai)
major goals artificial general intelligence intelligent agent recursive self-improvement planning computer vision general game playing knowledge representation natural language processing robotics ai safety
approaches machine learning symbolic deep learning Bayesian networks evolutionary algorithms hybrid intelligent systems systems integration
philosophy artificial consciousness chinese room friendly ai control problem/takeover ethics existential risk turing test uncanny valley
v t e

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)