Deep learning är en teknik för maskininlärning som använder sig av neurala nätverk med många lager (därav ”deep” learning, eller djupinlärning). Neurala nätverk är en form av modell som används för att lösa olika typer av problem inom maskininlärning, och de fungerar genom att simulerar hur mänskliga hjärnor fungerar och lär sig.
Deep learning-modeller använder sig av många lager av ”noder” eller ”neuroner” som är kopplade till varandra. Varje lager tar emot input från det föregående lagret och skickar vidare den bearbetade informationen till det efterföljande lagret. Noderna i varje lager bearbetar inputen genom att använda olika matematiska operationer och lär sig att extrahera viktig information från data.
Deep learning-modeller används ofta för att lösa problem som kräver hög noggrannhet, såsom att igenkänna mönster i stora mängder data, såsom bilder, ljud och text. De har också använts för att lösa olika typer av problem inom områden som taligenkänning, översättning och självkörande bilar.
Se även Lex Fridmans Introduction to Deep Learning.
Lämna ett svar