Sügav õppimine

Süvaõpe on tehisintellekti (AI) lähenemisviis masinõppele, mis võimaldab arvutitel õppida mustreid tuvastama, ilma et neid oleks selgelt programmeeritud. See on masinõppe alamvaldkond, kus tehisnärvivõrgud, inimajust inspireeritud algoritmid, õpivad suurtest andmemahtudest. Närvivõrk on loodud tuvastama andmestiku funktsioone ja mustreid, et saaks lõpuks andmeid automaatselt klassifitseerida. Süvaõpet on kasutatud paljude ülesannete jaoks, nagu pildituvastus, hääletuvastus ja keele tõlkimine.

Sügav õppimine ammutab inspiratsiooni inimese aju neuronite toimimisest. See kasutab andmete mustrite tuvastamiseks tehisneuronite kihte, mis on korraldatud hierarhias. Iga kiht paljastab järjest keerukamaid funktsioone, võimaldades arvutil õppida keerukamaid mõisteid. Allapoole jäävad kihid võivad õppida ka kõrgemal asuvatelt kihtidelt.

Süvaõpe on võimeline analüüsima suuri andmemahtusid ning töötlema andmeid kiiresti ja tõhusalt. Samuti saab see õppida struktureerimata andmetest, näiteks piltidest ja helisalvestistest, ning valida mustreid, mida ta struktureeritud andmetest ei leia. See muudab süvaõppe eriti kasulikuks sellistes valdkondades nagu arvutinägemine, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine ja robootika.

Süvaõppesüsteeme kasutatakse üha enam teenuste ja toodete toiteks paljudes tööstusharudes, sealhulgas tervishoius, telekommunikatsioonis, videomängudes ja jaemüügis. Neid kasutatakse selliste ülesannete jaoks nagu tundeanalüüs, objektide tuvastamine ja tootesoovitused. Tõenäoliselt suureneb süvaõppe kasutamine ainult siis, kui ettevõtted otsivad paremaid viise olemasolevate andmete kasutamiseks.