Deep learning – czym jest oraz jak je wykorzystać? W jakich branżach warto stosować głębokie uczenie?

# Rozwiń swój talent

Deep learning – czym jest oraz jak je wykorzystać? W jakich branżach warto stosować głębokie uczenie?

29.04.2021

Głębokie uczenie to jeden z najważniejszych trendów IT, który rewolucjonizuje wiele dziedzin codziennego życia oraz automatyzuje i optymalizuje procesy przedsiębiorstw na niespotykaną wcześniej skalę. Zapraszamy na krótkie wprowadzenie do technologii deep learning.

Czym tak właściwie jest deep learning (głębokie uczenie)?

Głębokie uczenie to proces, w którym program komputerowy jest w stanie przyswajać informacje w sposób podobny do ludzkiego mózgu. Wywodzi się w pewien sposób z uczenia maszynowego (machine learning), można powiedzieć, że jest jego podkategorią. Deep learning to tworzenie rozbudowanych sieci neuronowych, które są zdolne przetwarzać język naturalny, oraz wykonywać skomplikowane procesy, między innymi w bioinformatyce, sektorze farmaceutycznym czy finansowym.

Sieci neuronowe to w tym kontekście rozbudowane struktury danych, których budowę i działanie można rozumieć podobnie do działania ludzkiego mózgu. Głębokie uczenie wykorzystywane jest do rozpoznawania mowy, rozpoznawania obiektów, a także w automatycznym tłumaczeniu z jednego języka na drugi (tłumaczenie maszynowe), które spotkamy chociażby w popularnych translatorach online.

Jakie są różnice między deep learning a machine learning?

Jak wspomnieliśmy, deep leraning to podkategoria uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to tzw. systemy uczące się, będące formą sztucznej inteligencji. Podstawą ich działania są algorytmy, które mają zdolność do samoulepszania się dzięki ekspozycji na dane.

Na podobnej zasadzie działa głębokie uczenie. Jednak w tym przypadku, udział człowieka w całym procesie jest jeszcze bardziej ograniczony. O ile w uczeniu maszynowym potrzebny jest nadzór operatora (programisty) i kierowanie pracą maszyny (wskazywanie, gdzie powinna szukać informacji), o tyle przy uczeniu głębokim maszyna jest bardziej autonomiczna.

W praktyce oznacza to, że algorytmy „same się uczą” – wykrywają prawidłowości, analizują dane i na tej podstawie podejmują różnego rodzaju decyzje. Fenomen uczenia głębokiego polega na tym, że decyzje te są w pewnym sensie autonomiczne, człowiek nie zaprogramował algorytmu, by podejmował konkretne działanie w konkretny sposób. W tym właśnie sensie taka sieć jest podobna do ludzkiej sieci neuronowej.

Jakie podstawowe pojęcia związane z deep learning trzeba znać?

Wśród najważniejszych pojęć związanych z pojęciem Głębokiego Uczenia, warto wymienić dwa:

Sieci neuronowe – to system gromadzący i przetwarzający informacje, zbudowany w taki sposób, który naśladuje (swoją strukturą i sposobem działania) biologicznie rozumiany układ nerwowy człowieka.
Cognitive computing – w tej dziedzinie zawierają się wszelkie technologie, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. W szerszym rozumieniu to także komunikacja między człowiekiem a maszyną oraz badanie zdolności „poznawczych” i możliwości analitycznych technologii. Próba odpowiedzi na pytanie, jak technologie mogą uczyć się i rozumieć procesy (a w konsekwencji decydować i autonomicznie działać).

Warto dodać, że pojęcie „głębokie uczenie” wywodzi się stąd, że algorytmy w tej technologii ułożone są hierarchicznie, a dane są przetwarzane (przechodzą) przez kilka warstw. W przypadku uczenia maszynowego algorytmy ułożone są w sposób linearny („płaski”).

Jakie są najpopularniejsze zastosowania głębokiego uczenia?

Zastosowanie głębokiego uczenia jest bardzo szerokie, sprawdza się szczególnie dobrze tam, gdzie zachodzi potrzeba analizy bardzo dużej ilości danych. Dlatego uczenie maszynowe jest istotną częścią dziedziny big data.

Głębokie uczenie szczególnie często wykorzystuje się we wspomnianych wcześniej translatorach i wszelkich aktywnościach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Technologia ta stosowana jest także do rozpoznawania obrazów. Ze względu na możliwość uczenia się i wyciągania wniosków z bardzo dużej ilości danych, głębokie uczenie wykorzystywane jest w branży finansowej, między innymi do przewidywania trendów giełdowych. Wśród zastosowań deep learnig warto wymienić także medycynę i ochronę zdrowia, w tym przede wszystkim wykorzystanie tej technologii do diagnozowania chorób wybranych narządów (serca, nerek czy płuc).

Jakie korzyści przynosi wdrożenie deep learning w firmie?

Najważniejsze zalety implementacji głębokiego uczenia w przedsiębiorstwie to automatyzacja procesów, a przez to ich przyspieszenie oraz odciążenie fizycznie rozumianych pracowników. Uczenie maszynowe (w tym deep learning) to technologia skalowalna (można ją wdrożyć w małych firmach i ogromnych korporacjach) oraz niezwykle elastyczna. Rozwiązania te da się dopasować do bardzo specyficznych procesów i dalece je zoptymalizować. Nic nie stoi także na przeszkodzie, by technologię uczenia głębokiego zintegrować z obecnymi przepływami pracy i innymi narzędziami, stosowanymi już w firmie.

Wszystko to sprawia, że rynek pracy poszukuje dziś specjalistów, którzy posługują się tymi zaawansowanymi rozwiązaniami IT. Uczenie maszynowe i głębokie, szczególnie w kontekście implementacji tych rozwiązań do chmury, to jeden z trendów, który zmieni branżę IT w 2021 roku. Jeśli jesteś zainteresowany lub zainteresowana karierą w IT i chcesz poznać technologie rewolucjonizujące ten sektor, skontaktuj się z nami i rozwiń swój talent! Pomożemy Ci wybrać ścieżkę rozwoju odpowiadającą Twoim zainteresowaniom i kompetencjom.