Wat houdt deep learning precies in?
Eerst even terug naar kunstmatige intelligentie
Deep learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI). AI is de verzamelnaam voor systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, denk aan spraakherkenning, beeldanalyse of het spelen van een spel.
Binnen AI heb je machine learning dat zijn systemen die leren van gegevens in plaats van expliciet geprogrammeerd te worden. Deep learning is een specifieke vorm van machine learning, met een bijzondere aanpak, het gebruikt zogeheten neurale netwerken.
Wat zijn neurale netwerken?
Een neuraal netwerk is een algoritme dat is geïnspireerd op hoe het menselijk brein werkt. Het bestaat uit lagen van ‘neuronen’ die verbonden zijn met elkaar. Elke laag verwerkt informatie en geeft het door aan de volgende laag. De eerste laag krijgt ruwe input (bijvoorbeeld pixels van een afbeelding) en de laatste laag geeft een resultaat (bijvoorbeeld “dit is een kat”).
Wat deep learning diep maakt, is dat het meerdere van deze lagen gebruikt vaak tientallen, soms zelfs honderden. Elke laag leert steeds complexere patronen. De eerste laag herkent bijvoorbeeld randen in een afbeelding, de tweede laag herkent vormen en zo verder, totdat het netwerk hele objecten herkent.
Hoe leert een deep learning-model?
Het leren gebeurt aan de hand van voorbeelden. Stel je wilt dat een model katten op foto’s herkent. Je laat het duizenden foto’s zien van katten en niet-katten en vertelt telkens of het goed geraden heeft of niet. Door die feedback past het model zijn interne verbindingen aan, totdat het patronen leert die typisch zijn voor katten.
Deze training vereist veel data, rekenkracht en tijd, maar het resultaat is vaak verbluffend accuraat. Daarom zie je deep learning terug in toepassingen zoals:
Spraakassistenten (zoals Siri of Google Assistant)
Automatische vertaling
Medische beeldanalyse
Zelfrijdende voertuigen
Fraudepreventie bij banken
Waarom is deep learning nu pas zo populair?
De basisideeën bestaan al sinds de jaren ’80, maar drie dingen hebben de ontwikkeling versneld:
Meer data – Dankzij internet, smartphones en sensoren is er nu enorm veel informatie beschikbaar.
Sterkere computers – Met name grafische kaarten (GPU’s) kunnen miljarden berekeningen tegelijk uitvoeren.
Slimmere technieken – Wetenschappers hebben betere modellen ontwikkeld die sneller leren en minder fouten maken.
Tot slot
Deep learning klinkt ingewikkeld, maar in de kern draait het om systemen die leren van data en complexe patronen herkennen. Het is een gereedschap dat stilletjes invloed heeft op allerlei aspecten van ons dagelijks leven, van de camera op je telefoon tot de aanbevelingen op je favoriete streamingdienst. Ook toepassingen als ChatGPT zijn gebouwd met deep learning-technieken. Deze systemen worden getraind op enorme hoeveelheden tekst en leren zo hoe ze zinnen kunnen vormen, vragen beantwoorden of zelfs creatieve teksten genereren, een vorm van zogeheten generatieve AI.
Wil je hier zelf meer grip op krijgen? In de AZ-040 training kun je hier meer over leren!
Benieuwd naar onze andere trainingen? Bekijk hier het overzicht!