Deep Learning (Hluboké učení) je odvětví strojového učení, které využívá vícevrstvé umělé neuronové sítě k řešení složitých úloh, jako je rozpoznávání obrazu, řečové technologie nebo prediktivní analýza. Termín „hluboké“ odkazuje na počet vrstev, kterými data v síti procházejí.
[Image showing AI vs Machine Learning vs Deep Learning hierarchy]
Umělá neuronová síť je matematický model inspirovaný strukturou biologických neuronů v mozku. Skládá se ze základních jednotek – neuronů (uzlů) – propojených váženými spoji.
[Image of a deep neural network diagram with input, hidden, and output layers]
Učení sítě je proces optimalizace vah (důležitosti jednotlivých spojů).
1. **Forward Propagation:** Data projdou sítí a ta vygeneruje odhad. 2. **Loss Function (Ztrátová funkce):** Změří se rozdíl mezi odhadem sítě a skutečným výsledkem (chyba). 3. **Backpropagation (Zpětné šíření chyby):** Algoritmus pošle informaci o chybě zpět sítí. 4. **Optimizer:** Pomocí matematické metody (např. Gradient Descent) upraví váhy tak, aby byla chyba v příštím kole menší.
Tento proces vyžaduje obrovské množství dat a výpočetního výkonu, který zajišťují právě CUDA jádra v GPU.
| Typ | Název | Hlavní využití |
|---|---|---|
| CNN | Konvoluční neuronové sítě | Počítačové vidění, rozpoznávání tváří, medicínské snímky. |
| RNN | Rekurentní neuronové sítě | Zpracování sekvencí (překlad textu, předpověď akcií). |
| Transformers | Transfomery | Základ moderních LLM (např. GPT-4, BERT), porozumění kontextu. |
| GANs | Generativní kompetitivní sítě | Generování realistických obrázků (Deepfakes), umění. |
Deep Learning existuje jako teorie od 50. let, ale k jeho rozmachu došlo až po roce 2010 díky:
Související články:
Tagy: ml deep_learning ai neuronové_sítě data_science