Hluboké učení (Deep Learning)

Hluboké učení (Deep Learning) je specifická oblast strojového učení, která využívá algoritmy inspirované strukturou a funkcí lidského mozku, nazývané umělé neuronové sítě. Přívlastek „hluboké“ označuje použití velkého množství vrstev mezi vstupem a výstupem.

Zatímco klasické strojové učení vyžaduje, aby člověk ručně definoval důležité znaky (features), hluboké učení se tyto znaky učí extrahovat samo přímo z dat.

Architektura neuronové sítě

Hluboké učení zpracovává data skrze hierarchickou strukturu vrstev:

Vstupní vrstva (Input Layer): Přijímá syrová data (např. pixely obrázku).

Skryté vrstvy (Hidden Layers): Zde probíhá samotný výpočet. Každá vrstva hledá složitější vzorce – první vrstva hledá hrany, druhá tvary a desátá celé objekty.

Výstupní vrstva (Output Layer): Poskytuje konečnou predikci (např. „Toto je kočka“).

Klíčové typy architektur

V IT praxi se setkáváme se třemi hlavními typy sítí:

Typ sítě	Hlavní využití
CNN (Konvoluční)	Analýza obrazu, rozpoznávání tváří, medicínské skenování.
RNN / LSTM	Zpracování textu, řeči a časových řad (predikce burzy).
Transformers	Základ pro moderní LLM (ChatGPT, Gemini). Excelují v chápání kontextu.

Hardware pro hluboké učení

Hluboké učení je extrémně náročné na výpočetní výkon. Vyžaduje miliony matematických operací s maticemi současně, což nezvládají běžné CPU, ale specializované čipy:

GPU (Graphics Processing Unit): Původně pro hry, dnes standard pro trénování AI díky tisícům malých jader.

NPU (Neural Processing Unit): Součást moderních SoC (Apple Neural Engine), optimalizovaná pro běh hotových modelů s nízkou spotřebou.

TPU (Tensor Processing Unit): Specializované čipy od Google pro obří datová centra, na jejichž návrhu spolupracuje Broadcom.

Výzvy a omezení

Černá skříňka (Black Box): Často nevíme, proč síť dospěla k danému výsledku (problém interpretovatelnosti).

Náročnost na data: Hluboké učení vyžaduje tisíce až miliony příkladů, aby bylo přesné.

Energetická náročnost: Trénování velkých modelů spotřebovává obrovské množství elektřiny.

— Související pojmy: SoC, Broadcom, TSMC, Strojové učení