Syväoppiminen

Syväoppiminen on koneoppimiseen liittyvä menetelmä, jossa luodaan keinotekoinen digitaalinen neuroverkosto. Siihen kuuluvat neuronit käsittelevät numeerista dataa, jonka kautta ne muodostavat annettuun syötteeseen vastauksen.

Mitä syväoppiminen tarkoittaa?

Syväoppiminen on suosittu tapa tekoälyn kehityksen parissa. Siinä koneoppimiseen liittyvät algoritmit asetetaan yhä monimutkaisempaan ja abstraktimpaan hierarkiaan. Jokainen syväoppimisen kerros rakentuu sen aikaisemman kerroksen hankkimien tietojen perusteella.

Esimerkiksi syväoppmiseen liittyvän kuvantunnistuksen algoritmin ensimmäinen kerros saattaa keskittyä värien kuvioiden oppimiseen annetun datan pohjalta, kun taas seuraava kerros tutkii muotoja. Ajan myötä hierarkiaan muodostuu kerroksia, jotka keskittyvät erilaisiin värien ja muotojen yhdistelmiin. Vasta kaikkein ylimmässä kerroksessa keskitytään varsinaisen kohteen tunnistamiseen.

Syväoppiminen on nykypäivänä käytetyistä tekoälyarkkitehtuureista kehittynein. Suosittuja syväoppimisen algoritmeja ovat esimerkiksi:

• Konvoluutio neuroverkot – algoritmi pystyy määrittämään vinoumat eri kohteille kuvassa ja erottamaan toisistaan kuvan eri kohteet. Käytetään esineiden tunnistamiseen ja kuvien luokitteluun.
• Toistuvat neuroverkot – auttaa muistamaan järjestäytyneitä tietoja. Käytetään puheentunnistuksessa, äänentunnistuksessa, aikasarjojen ennustamisessa ja luonnollisen kielen käsittelyssä.
• Pitkän ja lyhyen aikavälin muistiverkot – liittyy järjestyksen luomiseen erilaisten sekvenssien kesken. Käytetään konekäännöksissä ja kielen mallintamisessa.
• Generatiiviset adversaaliset verkot – kaksi algoritmia kilpailee keskenään ja käyttää toistensa virheitä kouluttaakseen itseään. Käytetään digitaalisen kuvien restauroinnissa ja deepfake-videoissa.
• Syvän uskon verkot – ohjattu syväoppimisen algoritmi, jossa jokaisella tasolla on kaksi tehtävää: se toimii piilokerroksena sille, mikä tuli ennen, ja näkyvänä kerroksena sille, mikä tulee seuraavaksi. Käytetään esimerkiksi terveydenhuollossa syövän ja muiden sairauksien tunnistamisessa.

Deep learning on tulevaisuuden teknologia

Syväoppimista käytetään neuroverkkojen ja päätöksentekoon liittyvien verkkojen solmujen rakentamiseen ja kouluttamiseen. Sitä pidetään neljännen teollisen vallankumouksen ja Web3:n ydinteknologiana.

Syväoppiminen poistaa tarpeen manuaaliseen piirteiden tunnistamiseen ja luottaa sen sijaan omiin algoritmeihinsa, jotta se löytäisi hyödylliset mallit syötteissä. Tämä tekee neuroverkon kouluttamisesta helpompaa ja nopeampaa tuottaen samalla parempia lopputuloksia.

Algoritmia pidetään syvänä, jos syötetiedot kulkevat läpi joukon epälineaarisia muunnoksia ennen kuin ne muuttuvat lopulliseksi tulosteeksi. Nykyään useimmat sovellukset käyttävät huomattavasti pintapuolisempia koneoppimisen algoritmeja.

Pintapuolinen tekoäly, jota kutsutaan myös kapeaksi tekoälyksi, ei toimi eri kerrosten avulla kuten neuroverkot. Sen sijaan tämäntyyppinen oppimisalgoritmi on suunniteltu suorittamaan yksi erillinen tehtävä, joten se ei ole kovinkaan monipuolinen.