Definitie van Deep Learning

Deep learning is een type machine learning waarmee computers informatie kunnen verwerken op manieren die vergelijkbaar zijn met het menselijk brein. Het heet "deep" omdat het meerdere lagen neurale netwerken omvat die het systeem helpen gegevens te begrijpen en te interpreteren. Deze techniek stelt computers in staat om patronen te herkennen en complexe taken te beheren, zoals talen vertalen en auto's autonoom besturen. Net als hoe mensen leren van ervaring, verbeteren deze systemen hun vaardigheden en nauwkeurigheid in de loop van de tijd door het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens, zonder handmatige updates van mensen.

Neurale netwerken begrijpen

Van theorie naar Perceptron

In de jaren '40 werkten Warren McCulloch, neurowetenschapper, en Walter Pitts, een wiskundige, samen om het eerste kunstmatige neurale netwerkconcept te creëren. Hun doel was om te begrijpen hoe de hersenen complexe denkpatronen konden produceren uit de eenvoudige binaire reacties van neuronen. Ze introduceerden een model van het neuron, dat volgens hen het vermogen van de hersenen om complexe berekeningen uit te voeren met behulp van binaire logica kon nabootsen.

In het neurale netwerkmodel ontwikkeld door McCulloch en Pitts, werken ingangen zoals de elektrische impulsen die een neuron ontvangt. Als sommige ingangen belangrijker zijn voor een specifiek resultaat, benadrukt het model deze door meer gewicht. Wanneer deze gewogen ingangen een bepaald niveau overschrijden, activeert het neuron; zo niet, dan blijft het uit. Dit basis-aan-uit-mechanisme stelde hun model in staat om eenvoudige hersenachtige besluitvormingsprocessen na te bootsen, die de fase voor de evolutie van deep learning vormden.

In 1957 toonde de introductie van de Mark I Perceptron, een machine van kamerformaat gebouwd door computerwetenschapper en psycholoog Frank Rosenblatt, het eerste praktische gebruik van kunstmatige neuronen. Dit apparaat gebruikte fotocellen en kunstmatige neurale netwerken om beelden te herkennen en te categoriseren, wat de effectiviteit van McCulloch en Pitts' ideeën demonstreerde. Rosenblatt's Perceptron bevestigde niet alleen dat machine learning zou kunnen werken, maar maakte ook de weg vrij voor de ontwikkeling van de geavanceerdere technologieën voor deep learning van vandaag.

Hoe werkt deep learning?

Deep learning werkt door het proces van voorspelling te gebruiken om te bepalen welke algoritmen in hun neurale netwerken het meest succesvol zijn in het produceren van outputs die voldoen aan de verwachtingen van de mens. Vervolgens gebruiken de netwerken backpropagatie om die algoritmen te verfijnen zodat hun slagingspercentage verbetert. Hier volgt een voorbeeld:

Stel u voor dat u een computer leert om verschillende genres muziek te herkennen. Het neurale netwerk analyseert duizenden muziekbestanden en leert geleidelijk aan functies zoals instrumentatie, beats en akkoordprogressies op te merken. Wanneer het een voorspelling doet, zoals het identificeren van een stuk als een rocknummer, en vervolgens wordt verteld of het correct is, gebruikt het een methode genaamd backpropagation om zijn algoritme aan te passen.

Dit is als leren van fouten. Als de computer bijvoorbeeld fouten maakt in een klassieke pianosonate voor een rocknummer, leert het van deze fout en verfijnt het zijn vermogen om in toekomstige voorspellingen onderscheid te maken tussen klassieke en rocknummers. Na verloop van tijd stelt dit proces het kunstmatige neurale netwerk in staat om zeer nauwkeurige voorspellingen te doen, waardoor het een krachtig hulpmiddel wordt voor alles, van het aanbevelen van films op basis van wat u wilt tot het mogelijk maken van zelfrijdende auto's om verkeersborden en signalen te interpreteren.

Een diepere duik in diepe neurale netwerklagen

Deze lijst verklaart de essentiële componenten van een diep neuraal netwerk en de algemene volgorde waarin ze functioneren. Neuronen, activeringsfuncties en regularisatietechnieken zijn echter geen geïsoleerde stappen, maar kenmerken die in het hele netwerk en het leerproces werken.

1. Invoerlaag

De invoerlaag is de gateway naar het netwerk, waarbij elk neuron een uniek kenmerk van de invoergegevens vertegenwoordigt. De primaire functie van deze laag is om de onbewerkte data te ontvangen en door te geven aan de volgende lagen voor verdere verwerking.

1. Neuronen (knooppunten)

Neuronen, of knooppunten, zijn de fundamentele verwerkingseenheden van een neuraal netwerk. Elke neuron ontvangt input, verwerkt het (met behulp van een gewogen som en vervolgens het toepassen van een activeringsfunctie), en stuurt de output naar de volgende laag.

1. Activeringsfuncties

Deze zijn net als de besluitvormers in een neuraal netwerk, die het helpen bepalen wat te leren en wat te negeren. Ze voegen een soort flexibiliteit toe aan het netwerk, waardoor het complexe patronen kan vastleggen en leren. Veelvoorkomende activeringsfuncties zijn sigmoid, ReLU (gecorrigeerde lineaire eenheid) en tanh.

1. Gewichten en vooroordelen

Gewichten zijn parameters binnen het netwerk die de invloed van invoergegevens op de uitgangen binnen de netwerklagen bepalen. Samen met gewichten zorgen vooroordelen ervoor dat activeringsfuncties niet-nuluitgangen kunnen produceren, waardoor het netwerk beter in staat is om effectief te activeren en te leren.

1. Verborgen lagen

Verborgen lagen bevinden zich tussen de invoerlagen en uitvoerlagen en voeren het grootste deel van de berekeningen uit binnen een neuraal netwerk. Ze heten "verborgen" omdat ze, in tegenstelling tot de invoer en uitvoer, geen interactie hebben met de externe omgeving. De complexiteit en het vermogen van een neuraal netwerk worden grotendeels bepaald door het aantal en de architectuur van verborgen lagen.

1. Uitvoerlaag

Dit is de laatste laag in een neuraal netwerk. De resultaten worden weergegeven, waarbij de informatie uit de verborgen lagen wordt omgezet in een indeling die de huidige taak oplost, zoals classificatie, regressie of een ander type voorspelling.

1. Verliesfunctie

De verliesfunctie, of kostenfunctie, kwantificeert het verschil tussen de voorspelde uitvoer en de werkelijke uitvoer. Het minimaliseren van deze functie is het doel van training, waardoor het model nauwkeuriger kan voorspellen.

1. Optimalisatiealgoritmen

Deze algoritmen stemmen het model af om de nauwkeurigheid ervan in de loop van de tijd te verbeteren. Ze passen de gewichten en vooroordelen aan om fouten tijdens voorspellingen te verminderen. Enkele populaire methoden zijn stochastische gradiëntdaling, Adam en RMSprop.

1. Backpropagatie

Dit algoritme voor diepgaand leren is cruciaal omdat het het model helpt te leren en te verbeteren van zijn fouten. Het geeft aan hoe wijzigingen in de gewichten van het model van invloed zijn op de nauwkeurigheid ervan. Vervolgens past het deze instellingen aan door fouten achterwaarts door het model te traceren om het beter te maken in het doen van voorspellingen.

1. Regularisatietechnieken

Modellen leren de trainingsdata vaak te nauw, waardoor ze niet zo goed presteren op nieuwe data (bekend als overfit). Om dit aan te passen, worden technieken zoals L1 en L2 regularisatie en batch normalisatie gebruikt om de grootte van gewichten te verfijnen en het trainingsproces te versnellen.

1. Batchnormalisatie

Deze techniek normaliseert de ingangen van elke laag, gericht op het verbeteren van de stabiliteit, prestaties en snelheid van het neurale netwerk. Het helpt ook bij het verminderen van de gevoeligheid voor de begingewichten.

1. Uitval

Een andere regularisatiemethode, dropout willekeurig neuronen negeert tijdens de training. Dit helpt het overpassen te verminderen door te voorkomen dat het netwerk te afhankelijk wordt van een enkel neuron.

Algemene toepassingen van deep learning

Deep machine learning heeft sinds de Perceptron een lange weg afgelegd. In plaats van ruimtemachines te hoeven installeren, kunnen organisaties nu deep learning-oplossingen in de cloud creëren. Het vermogen van de huidige diepe neurale netwerken om complexe datasets te verwerken, maakt ze waardevolle tools in diverse sectoren, waardoor nieuwe wegen worden geopend voor innovatie die ooit als futuristisch werden beschouwd.

Automotive

Met Deep Learning kunnen voertuigen sensorgegevens interpreteren voor navigatie. Het verbetert ook de rijhulpsystemen, met functies zoals gevarendetectie en het vermijden van botsingen, en draagt bij aan een beter ontwerp en betere productie van voertuigen.

Bedrijfsprocessen

Conversationele AI-chatbots en virtuele assistent-copilots zijn populaire applicaties voor business deep learning. Ze verminderen menselijke fouten door handmatige taken te automatiseren, data-analyse en besluitvorming te versnellen en het gemakkelijker te maken om informatie te vinden die in verschillende systemen is opgeslagen.

Finance

Algoritmische handel op basis van deep learning wordt gebruikt om marktgegevens te analyseren voor voorspellende inzichten en identificeert complexe patronen om fraudedetectie te verbeteren. Deep learning helpt ook bij risicobeheer, het evalueren van kredietrisico's en marktomstandigheden voor beter onderbouwde besluitvorming.

Ontdek meer over AI-technologie in finance

Gezondheidszorg

Deep learning-algoritmen kunnen helpen de diagnostische nauwkeurigheid te verbeteren en anomalieën zoals tumoren in vroege stadia van medische beelden te detecteren. Er zijn ook mogelijkheden voor geneesmiddelenontdekking door moleculair gedrag te voorspellen, waardoor de ontwikkeling van nieuwe behandelingen wordt vergemakkelijkt.

Productie

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van het Internet of Things en deep learning om machinefouten te anticiperen, waardoor downtime tot een minimum wordt beperkt. Visuele inspectiesystemen die zijn getraind op uitgebreide beelddatasets kunnen de kwaliteitscontrole verbeteren door defecten te identificeren.

Ontdek meer over AI-technologie in productie

Media en entertainment

De entertainmentbranche gebruikt deep learning-applicaties om contentaanbevelingen op streamingplatforms mogelijk te maken, en om makers te helpen realistische CGI te ontwikkelen en muziek samen te stellen met behulp van generatieve AI. Het analyseert ook viewervoorkeuren, helpt makers content op maat te maken en toekomstige trends te voorspellen.

Retail

Deep learning heeft klantervaringen in retail revolutionair veranderd met gepersonaliseerde productaanbevelingen. Het verbetert ook het voorraadbeheer door predictive analytics te gebruiken om de vraag te voorspellen en voorraadniveaus te optimaliseren.

Ontdek meer over AI-technologie in retail

Supply chain

Logistieke processen maken gebruik van deep machine learning om de leveringsplanning te optimaliseren door verkeersverstoringen in realtime te identificeren. Deep learning verbetert ook de nauwkeurigheid van vraag- en aanbodprognoses, waardoor proactieve strategieaanpassingen mogelijk zijn.

Voordelen en uitdagingen voor deep learning

Hoewel de voordelen van deep learning echt indrukwekkend zijn, brengt de complexiteit van deze technologie ook uitdagingen met zich mee. En omdat deep learning-oplossingen aanzienlijke planning en resources vereisen, is het van cruciaal belang dat organisaties duidelijk gedefinieerde doelen en verantwoordelijke AI-praktijken vaststellen voordat ze deze technologie ontwerpen en implementeren.

Deep learning versus machine learning vs. AI

Er zijn enkele belangrijke verschillen tussen traditioneel machine learning en deep learning:

Machine learning is afhankelijk van mensen om handmatig de functies of kenmerken van de gegevens te identificeren en te selecteren die belangrijk zijn voor een taak, zoals randen in afbeeldingen of specifieke woorden in tekst. Dit opleidingsproces vergt veel expertise en inspanning.

Deep learning stelt machines in staat om automatisch te bepalen welke functies van de gegevens het belangrijkst zijn voor het uitvoeren van specifieke taken. Dit gebeurt door het verwerken van de onbewerkte gegevens, zoals pixels in een afbeelding, via meerdere lagen van een neuraal netwerk. Elke laag transformeert de gegevens in een meer abstracte vorm, voortbouwend op de output van de vorige laag. Naarmate het model aan meer gegevens wordt blootgesteld, worden deze transformaties voortdurend verfijnd om de nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren, waardoor het na verloop van tijd effectiever wordt.

Voorbeeld van AI versus deep learning versus machine learning

Als u niet zeker bent van de verschillen tussen AI, machine learning en deep learning, bent u niet alleen. Dit is een voorbeeld van zelfrijdende voertuigen in de praktijk versus deep learning versus machine learning:

AI is de overkoepelende technologie die wordt gebruikt om zelfrijdende voertuigen menselijke intelligentie en autonomie te geven. Het omvat machine learning en deep learning.

Machine learning is het subtype AI waarmee zelfsturende systemen van data kunnen leren en verbeteren zonder specifiek voor elk scenario te worden geprogrammeerd.

Deep learning is het gespecialiseerde subtype van machine learning dat de complexe invoer verwerkt en interpreteert, inclusief visuele data van camera's, waardoor de omgeving in realtime wordt begrepen.

Deep learning versus deep learning modellen

Het is ook niet ongebruikelijk om de termen "deep learning" en "deep learning modellen" door elkaar te zien gebruiken, maar er is een genuanceerd verschil tussen hen:

Deep learning verwijst naar het hele vakgebied. Het omvat de theorieën, technieken, algoritmen en processen die worden gebruikt om kunstmatige neurale netwerken te trainen.

Deep learning modellen verwijzen naar de specifieke neurale netwerken die zijn ontworpen en getraind om een bepaald probleem op te lossen of een specifieke taak uit te voeren. Elk model is uniek, afgestemd op de specifieke gegevens, training en taak. De prestaties van een model zijn afhankelijk van:

• Hoe goed is het getraind, inclusief de kwaliteit en kwantiteit van de data en het leerpercentage.
• Het ontwerp en de rekenkracht van de computerinfrastructuur waarop het draait.

Wat zijn deep neural networks?

Deep learning-netwerken, vaak diepe neurale netwerken genoemd, leren complexe patronen in grote datasets door neurale verbindingen aan te passen door training. Er zijn verschillende belangrijke typen: kunstmatige neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, terugkerende neurale netwerken, generatieve neurale netwerken en autoencoders.

Typen deep neural networks

Vereisten voor infrastructuur voor diepgaand leren

Deep learning vereist gespecialiseerde computer- en netwerkinfrastructuur om zijn complexe modellen en enorme datasets te verwerken. Het is niet praktisch om deep learning-modellen uit te voeren op algemene computerhardware of -netwerken, dus veel organisaties gebruiken AI-platforms voor bedrijven om aan de vereiste vereisten te voldoen. Dit zijn de belangrijkste infrastructuuroverwegingen:

Krachtige GPU's

De ruggengraat van deep learning infrastructuur is high-performance graphics processing units (GPU's). Oorspronkelijk ontworpen voor het renderen van graphics in videogames, GPU's hebben verwerkingsmogelijkheden die ze geschikt maken voor deep learning. Hun vermogen om meerdere berekeningen tegelijk uit te voeren vermindert de trainingstijd voor modellen aanzienlijk, waardoor ze onmisbaar zijn voor modern AI-onderzoek en toepassingen.

Schaalbare opslagoplossingen

Hoe meer data een model kan leren, hoe beter de prestaties. Dit creëert een behoefte aan schaalbare en snelle opslagoplossingen die petabytes aan data kunnen verwerken zonder knelpunten te creëren bij het ophalen van data. Solid state drives en gedistribueerde bestandssystemen worden vaak gebruikt om aan deze eisen te voldoen en bieden snelle gegevenstoegang die gelijke tred houdt met de rekensnelheid van GPU's.

Efficiënte kaders voor gegevensverwerking

Frameworks en bibliotheken zoals TensorFlow, PyTorch en Keras vereenvoudigen de ontwikkeling van deep learning modellen door kant-en-klare functies te bieden, waardoor de behoefte aan codering vanaf nul wordt verminderd. Deze tools versnellen niet alleen het ontwikkelproces, maar optimaliseren ook de rekenefficiëntie van training en inferentie, waardoor de onderliggende hardware effectief kan worden gebruikt.

Cloud computing-platforms

Cloud computing-platforms spelen een cruciale rol bij het op grote schaal toegankelijk maken van deep learning. Ze bieden toegang tot krachtige computermiddelen op aanvraag, waardoor aanzienlijke investeringen vooraf in fysieke hardware overbodig zijn. Deze platforms bieden verschillende services, waaronder GPU-instances, schaalbare opslag en kaders voor machine learning, waardoor het eenvoudiger wordt voor individuen en organisaties om modellen voor deep learning te maken en te implementeren.

Netwerkinfrastructuur

Deep learning-modellen worden vaak getraind in meerdere GPU's en zelfs op verschillende geografische locaties, dus een robuuste netwerkinfrastructuur is cruciaal. Connectiviteit met hoge bandbreedte zorgt ervoor dat gegevens en modelparameters efficiënt kunnen worden overgedragen tussen knooppunten in een gedistribueerde trainingsconfiguratie, waardoor vertragingen worden geminimaliseerd en het trainingsproces wordt geoptimaliseerd.

Veelgestelde vragen