A mélytanulás az a mesterséges intelligencia (MI) részterület, amely a neurális hálózatok többrétegű architektúrájára épül. Ezek az algoritmusok képesek a nyers adatokból mintázatokat felfedezni, és ebből tanulni. Hasonló a gépi tanuláshoz, de sokkal nagyobb mélységben és összetettségben képes az adatok feldolgozására. A mélytanulás modelljei önállóan képesek finomhangolódni, és folyamatosan javítják teljesítményüket az új adatok alapján.
Példák:
- Képfelismerés: Mélytanulás segítségével egy számítógép képes felismerni és osztályozni tárgyakat képekben, például megkülönböztetni egy kutyát egy macskától.
- Beszédfelismerés: használják olyan rendszerekben, mint a Siri vagy a Google Assistant, amelyek képesek emberi beszédet írott szövegre alakítani.
- Automatikus fordítás: Az olyan szolgáltatások, mint a Google Fordító, mélytanulást alkalmaznak, hogy természetesebb és pontosabb fordításokat biztosítsanak.
- Járművek önvezetése: Az önvezető autók a mélytanuló hálózatokból származó információk alapján hoznak döntéseket, például sávváltáskor.
- Orvosi diagnosztika: Képes az orvosi képekről (például röntgen vagy MRI) kinyert adatok alapján diagnózist felállítani, segítve az orvosok munkáját.
- Játékfejlesztés: AI-alapú ellenfelek, amelyek képesek „megtanulni” a játékos szokásait és ennek alapján alkalmazkodni hozzájuk.
- Adatbányászat és elemzés: Komplex adathalmazokból – mint például vásárlói viselkedés vagy piaci trendek – mélyebb összefüggéseket keres.
A mélytanulás az AI területének rohamléptekkel fejlődő ága, és számos területen forradalmasítja a meglévő technológiákat.
