Co to jest deep learning i jak możemy go wykorzystać?

Deep learning od lat przewija się przez świat IT i SI. Ciężko znaleźć specjalistę z branży informatycznej i programistycznej, który nie jest zafascynowany lub zaniepokojony taką formą rozwoju sztucznej inteligencji. W dalszym ciągu jest to interesująca droga dla osób, które chcą programować i mają wielkie plany, cele oraz marzenia. Jesteś jedną z nich? Zobacz, czym jest deep learning, poznaj pojęcie głębokie uczenie. Przekonaj się, że wejście w ten sektor to nie tylko ścieżka kariery, ale także wspaniała przygoda na całe życie.

Co to jest deep learning? Kilka wprowadzających informacji

Deep learning to tzw. uczenie głębokie. Jest to jedna z najszybciej rozwijających się części sztucznej inteligencji, która wykorzystywana jest przez wszystkie największe korporacje i innowacyjne systemy. Polega ona na tworzeniu sieci neuronowych, tj. systemy informatyczne, których budowa i funkcjonowanie przypomina pracę ludzkiego mózgu. Deep learning przynosi imponujące rezultaty pracy w branży SI, dając coraz większe nadzieje na stworzenie rozwiązań, które w krótkim czasie pomogą ludzkości wyeliminować większość kłopotliwych procesów narażonych na ludzkie błędy.

Uczenie głębokie a uczenie maszynowe – Deep learning vs Machine learning

Uczenie maszynowe to proces polegający na zapamiętywaniu wzorców i zachowań, z którymi system miał styczność. Warto wspomnieć, że uczenie maszynowe opiera się na analizie danych. Maszyna jest więc w stanie samodzielnie dokonywać selekcji informacji i działań, tworząc konkretne schematy zachowań i odpowiedzi.

Deep learning to z kolei proces polegający na nauce wykonywania zadań naturalnych dla ludzkiego mózgu. Do standardowych zagadnień możemy zaliczyć m.in. rozpoznawanie mowy, identyfikowanie obrazów i tworzenie prognoz. Zamiast organizować dane i wykonywać szereg zdefiniowanych równań, w przypadku deep learning komputer zbiera podstawowe parametry dotyczące danych i przygotowuje się do samodzielnej nauki. Wykorzystuje on w tym celu rozpoznawanie wzorców z zastosowaniem wielu warstw przetwarzania. Można więc porównać to do samorozwoju zachodzącego podczas analizy otaczających nas warunków i sytuacji (np. odkrycie grawitacji poprzez obserwację zachowań przedmiotów).

Porównując machine learning i deep learning, możemy zaobserwować pewne zależności, które zachodzą również wśród ludzi. Mamy rzemieślników, którzy swojego fachu nauczyli się poprzez zdobywanie doświadczeń i metodę prób oraz błędów lub osoby, które na podstawie wniosków i informacji samodzielnie doszły do celu za sprawą analizy wiedzy.

Sztuczna inteligencja w biznesie, czyli przyszłość, która jest dzisiaj

Zbieranie danych i nieustanne badania rynkowe to narzędzia, na które czekają wszyscy biznesmeni inwestujący na giełdach lub w innych instrumentach finansowych. Inwestorzy spędzają wiele godzin na prognozach i nie zawsze są one trafne. Dzięki zaangażowaniu sztucznej inteligencji, przewidywanie zachowań i ciągu zdarzeń lub nawet obliczanie rachunku prawdopodobieństwa, staje się banalnie proste. Gdy dodamy do tego stosowanie systemów SI w procesach logistycznych, możemy otrzymać funkcjonalne i wielozadaniowe narzędzie ograniczające czynnik ludzki do minimum.

Wejdź do świata SI

Wydaje Ci się, że praca w Data Science i realizacja projektów SI jest tylko dla wybranych ekspertów, którzy wykazują wybitne zdolności lub ponadprzeciętne umiejętności? Spokojnie! Jeśli masz doświadczenie w branży IT i zajmujesz się programowaniem (znasz chociaż podstawy standardowych języków, do których zaliczyć można PHP, JS, Python, SQL itp.), kurs Data Science prowadzony przez FutureCollars to rozwiązanie godne uwagi.

Po ukończeniu kursu będziesz mieć pełen wachlarz narzędzi i wiedzy, co pozwolą Ci rozpocząć pracę nad projektami. Zapoznaj się więc ze szczegółami oferty i zacznij działać już dziś.

Czy deep learning to przyszłość? Bez wątpienia tak i nikt nie powinien mieć ku temu wątpliwości. Należy jednak zaznaczyć, że w obecnym stanie ciężko realnie określić, jak rozbudowanym systemem dysponują najwięksi światowi giganci technologiczni. Ogrom pracy nad deep learningiem odbywa się za zamkniętymi drzwiami laboratoriów i pracowni, o czym świadczyć mogą ww. inwestycje w firmy, które wykazują postęp i możliwości na sukces.