Wikipedista:Jakub.Senkyr/Pískoviště
From Wikipedia, the free encyclopedia
Hluboké učení [2] (Deep Learning) je disciplína spadající do kategorie strojového učení. Zabývá se vývojem a aplikací algoritmů pro učení umělých neuronových sítí s hierarchickou reprezentací vlastností (angl. features). Učení může probíhat tzv. s učitelem (angl. supervised), bez učitele (angl. unsupervised), nebo může jít o kombinaci obojího (angl. semi-supervised).[3]
Pro odhad parametrů sítě (trénování) se obvykle používá algoritmus zpětného šíření chyby. Trénování probíhá ve dvou fázích, tj. nejprve předučení sítě dopředným směrem např. pomocí autoenkodérů (učení bez učitele) a poté doučení sítě zpětným směrem (učení s učitelem). Eliminuje se tak tlumení zpětného šíření chyby.
Různé varianty hlubokého učení jsou využívány v oborech počítačového vidění, rozpoznávání řeči, zpracování přirozeného jazyka, strojového překladu, bioinformatiky, návrhu léčiv, analýzy lékařských snímků, výzkumu klimatu a hraní deskových her (kde tyto metody dosáhly srovnatelných nebo lepších výsledků než profesionální hráči).[4][5][6][7]