Deep learning este o metodă de învățare automată (machine learning) și o ramură a domeniului inteligenței artificiale (AI). Această metodă utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi (deep neural networks) pentru a simula capacitatea de luare a deciziilor complexe asemănătoare creierului uman, ajutând calculatoarele să recunoască modele ascunse în date într-un mod eficient.

În realitate, majoritatea aplicațiilor AI moderne din jurul nostru sunt alimentate de o formă de tehnologie deep learning, de la recunoașterea vocii, imagini, până la sistemele de recomandare și chatbot-uri inteligente.

Cum funcționează Deep Learning?

Deep learning funcționează pe baza unui model de rețea neuronală artificială cu mai multe straturi. Rețeaua neuronală include un strat de intrare, mai multe straturi ascunse intermediare și un strat de ieșire. Datele brute (de exemplu imagini, sunet, text) sunt introduse în stratul de intrare, apoi trec prin fiecare strat ascuns pentru ca rețeaua să extragă treptat caracteristici la un nivel de abstractizare mai înalt, iar în final să genereze rezultatul predicției la stratul de ieșire. Procesul de propagare a informației de la intrare la ieșire se numește propagare înainte (forward propagation).

După ce primește rezultatul predicției, modelul compară acest rezultat cu valoarea așteptată (eticheta reală, dacă există) pentru a calcula eroarea. Apoi, propagarea înapoi (backpropagation) este folosită pentru a ajusta greutățile (weights) din rețea: eroarea este transmisă înapoi de la ieșire către straturile anterioare, iar greutățile conexiunilor dintre neuroni sunt actualizate pentru a reduce această eroare. Cele două procese, propagarea înainte și propagarea înapoi, se desfășoară continuu în timpul antrenării modelului, ajutând rețeaua neuronală să îmbunătățească precizia predicțiilor după fiecare ciclu de învățare.

Cu o arhitectură multi-strat, fiecare strat de neuroni învață un nivel diferit de caracteristici din date. De exemplu: Într-un model de recunoaștere facială, primul strat poate învăța să identifice trăsături simple precum margini sau linii; stratul următor învață să combine aceste trăsături în forme mai complexe precum ochi, nas; iar straturile ascunse mai profunde pot recunoaște obiectul complet – de exemplu, să determine dacă o fotografie conține sau nu o față umană. Este important că rețeaua deep learning învăță singură caracteristicile relevante la fiecare strat din datele brute, fără a necesita ca oamenii să programeze manual caracteristicile de intrare, așa cum se întâmplă în unele metode tradiționale de învățare automată.

Care este diferența dintre Deep Learning și Machine Learning?

Deși deep learning este o metodă inclusă în machine learning, există câteva diferențe importante față de tehnicile tradiționale de învățare automată:

• Structura modelului: Modelele deep learning au cel puțin 3 straturi ascunse, adesea zeci sau sute de straturi, în timp ce modelele tradiționale de învățare automată „superficiale” au de obicei doar 1-2 straturi (sau folosesc algoritmi care nu sunt rețele neuronale). Cu alte cuvinte, rețelele deep learning sunt mai profunde, cu multe straturi neuronale interconectate, permițând învățarea unor caracteristici mult mai complexe.
• Capacitatea de învățare a caracteristicilor: Deep learning are capacitatea de a extrage automat caracteristici din datele brute. În trecut, cu algoritmii tradiționali de machine learning, inginerii trebuiau să realizeze manual feature engineering – adică să selecteze și să transforme datele în caracteristici potrivite pentru algoritm. Cu deep learning, rețeaua neuronală învață automat caracteristicile importante din date, reducând dependența de experți în pregătirea datelor de intrare.
• Modul de învățare: Multe modele moderne de deep learning pot combina învățarea nesupravegheată (unsupervised learning) – adică descoperirea automată a structurii și modelelor în date fără etichete. În schimb, majoritatea algoritmilor tradiționali de machine learning se bazează pe învățarea supravegheată, care necesită date etichetate pentru antrenare și obținerea unor rezultate precise. Capacitatea de a învăța din date neetichetate permite deep learning să valorifice volume uriașe de date disponibile în practică.

Aplicațiile Deep Learning

Deep learning a revoluționat și continuă să revoluționeze multe domenii datorită capacității sale superioare de a analiza date complexe. Mai jos sunt câteva domenii reprezentative în care această tehnologie este puternic utilizată:

Viziune computerizată (Computer Vision): 

Deep learning ajută calculatoarele să "vadă" și să înțeleagă conținutul imaginilor și videoclipurilor. Modelele de rețele neuronale convoluționale (CNN) pot clasifica imagini, detecta obiecte, recunoaște fețe, etc., cu o precizie ridicată.

Aplicații practice includ mașini autonome (recunoașterea benzilor de circulație, pietonilor pentru siguranța condusului), medicină (analiza radiografiilor, RMN-urilor pentru detectarea tumorilor și leziunilor cu o acuratețe mai mare), rețele sociale (recunoașterea fețelor în fotografii pentru sugestii de etichetare a prietenilor) și multe alte domenii precum agricultură (monitorizarea culturilor prin imagini satelitare), securitate (detectarea intruziunilor prin camere video), etc.

Recunoașterea vocală (Speech Recognition): 

Aceasta este tehnologia care permite calculatoarelor să înțeleagă vorbirea umană. Datorită deep learning, asistenți virtuali precum Amazon Alexa, Google Assistant, Siri pot recunoaște vocea cu diverse accente și limbi și pot transforma vorbirea în text sau executa comenzi corespunzătoare.

Aplicațiile includ sisteme de control vocal pentru case inteligente, generarea automată de subtitrări pentru videoclipuri, suport pentru centre de apel în analiza conversațiilor cu clienții sau transcrierea vorbirii în text în domenii precum sănătate și juridic.

Procesarea limbajului natural (Natural Language Processing - NLP):

Deep learning ajută calculatoarele să înțeleagă și să genereze limbajul scris al oamenilor. Aplicații NLP notabile includ: traducerea automată (precum Google Translate) care traduce texte între limbi; chatbot-uri și asistenți virtuali care răspund la mesaje și oferă suport clienților; rezumarea automată a textelor (de exemplu rezumarea știrilor sau documentelor lungi în esență); analiza sentimentelor pe rețele sociale (clasificarea comentariilor ca pozitive sau negative); și extragerea informațiilor din texte (cum ar fi sistemele care citesc emailuri sau documente pentru a extrage date importante).

Sisteme de recomandare (Recommendation Systems): 

Deep learning este folosit pentru a recomanda conținut și produse potrivite fiecărui utilizator, bazat pe comportamentul și preferințele acestuia. Exemple tipice sunt serviciile de streaming precum Netflix, YouTube care sugerează filme sau videoclipuri, sau platformele de comerț electronic precum Amazon care recomandă produse de interes. Sistemele de recomandare sunt utilizate și în rețele sociale (sugestii de prieteni, conținut), știri (articole relevante) și altele, personalizând experiența utilizatorului.

Inteligența artificială generativă (Generative AI): 

Aceasta este o categorie de aplicații AI care creează conținut nou (texte, imagini, sunet, video) bazat pe învățarea din date existente. Deep learning a deschis calea pentru modele generative precum rețelele generative adversariale (GAN), modelele Transformer, etc. De exemplu, modelul DALL-E poate genera imagini noi pornind de la descrieri textuale, iar ChatGPT poate crea conversații și texte care răspund natural la întrebări.

Generative AI este folosită pentru crearea de conținut de marketing, scriere automată de cod, suport pentru clienți și multe alte sarcini. Este un domeniu foarte activ recent, datorită puterii deep learning de a învăța și simula stiluri și modele din volume uriașe de date.

Avantajele Deep Learning

Deep learning a devenit popular datorită următoarelor avantaje remarcabile:

• Extracția automată eficientă a caracteristicilor: Modelele deep learning pot extrage automat caracteristici relevante din datele brute, reducând efortul de preprocesare. Spre deosebire de algoritmii tradiționali care se bazează pe caracteristici proiectate manual, rețelele deep learning învață cea mai bună reprezentare a datelor pentru sarcina dată. Acest lucru este deosebit de util pentru date nestructurate precum imagini, sunet, text – unde extragerea manuală a caracteristicilor este dificilă.
• Precizie ridicată: Cu arhitecturi multi-strat și capacitatea de a învăța din volume mari de date, modelele deep learning ating adesea precizii superioare față de metodele anterioare. În unele domenii, rețelele deep learning au obținut rezultate egale sau chiar mai bune decât experții umani – cum ar fi recunoașterea imaginilor, jocuri de strategie sau diagnostic medical pe baza imaginilor. Performanța ridicată deschide oportunități de automatizare a sarcinilor complexe cu încredere mare.
• Aplicații diverse și flexibile: Deep learning este o tehnologie versatilă, aplicabilă pe multe tipuri de date și probleme. De la viziune computerizată, procesarea limbajului, recunoașterea vocală până la predicții pe serii temporale sau generare de conținut, deep learning oferă modele avansate pentru rezolvare. Astfel, tehnologia stimulează automatizarea în numeroase industrii, realizând sarcini care anterior erau posibile doar pentru oameni. Flexibilitatea se manifestă și prin capacitatea modelelor deep learning de a învăța continuu pe măsură ce primesc date noi (learning on the fly), îmbunătățind performanța în timp.
• Capacitatea de a învăța din volume mari de date: Deep learning își arată adevărata putere atunci când dispune de date mari. În loc să fie copleșit, un model cu multe straturi poate absorbi cantități uriașe de date și astfel descoperi modele complexe pe care metodele tradiționale le ratează. Cu cât sunt mai multe date, cu atât rețeaua învață mai bine și este mai puțin predispusă la fenomenul de supraînvățare (overfitting) comparativ cu modelele superficiale.

Limitările Deep Learning

Pe lângă avantaje, deep learning prezintă și unele provocări și limitări care trebuie luate în considerare:

• Necesitatea unui volum foarte mare de date: Modelele deep learning conțin mulți parametri și de aceea necesită seturi de date de antrenament extrem de mari pentru a performa bine. Dacă datele sunt puține sau nevariate, modelul poate suferi de supraînvățare sau nu poate generaliza corect. Mai mult, datele trebuie pregătite cu atenție – corect, suficiente ca volum și cu un bias minim – pentru ca rezultatul să fie precis.
• Cererea mare de resurse de calcul: Antrenarea rețelelor deep learning este foarte costisitoare din punct de vedere computațional. Ajustarea milioanelor de greutăți prin sute de straturi necesită procesoare puternice precum GPU-uri sau TPU-uri. Timpul de antrenare pentru modele mari poate varia de la câteva ore la săptămâni, cu costuri semnificative pentru hardware și energie. Implementarea mai multor modele deep learning în practică este de asemenea costisitoare, necesitând infrastructură de calcul la scară (de exemplu servere GPU sau servicii cloud).
• Model „cutie neagră”, dificil de explicat: O limitare majoră a deep learning este lipsa interpretabilității. Datorită structurii complexe și a învățării caracteristicilor abstracte, aceste rețele sunt adesea considerate „cutii negre” – este dificil pentru oameni să înțeleagă de ce modelul ia o anumită decizie. Lipsa explicabilității creează obstacole în domenii cu cerințe ridicate de transparență, precum sănătatea, finanțele sau pentru construirea încrederii utilizatorilor. În prezent, AI explicabilă (Explainable AI) este un domeniu de cercetare care încearcă să atenueze această problemă a deep learning.
• Riscul de bias din datele de antrenament: Modelele deep learning învață integral din date, astfel dacă datele de intrare conțin bias (părtinire) sau nu sunt reprezentative, modelul va învăța și va amplifica aceste părtiniri. De exemplu, dacă setul de date pentru recunoașterea facială nu conține suficiente imagini ale unui anumit grup etnic, modelul poate recunoaște mai slab sau eronat acest grup. Prin urmare, pregătirea unor date diverse, echilibrate și cu erori minime este esențială pentru a evita consecințele negative ale bias-ului și a asigura funcționarea corectă a modelului.
• Cerințe ridicate de expertiză pentru dezvoltare: Construirea și optimizarea modelelor complexe de deep learning nu este o sarcină ușoară. Necesită specialiști cu cunoștințe aprofundate în învățare automată, matematică și experiență practică. Alegerea arhitecturii potrivite, ajustarea numeroșilor hiperparametri și gestionarea problemelor precum supraînvățarea, dispariția gradientului necesită multe experimente și înțelegere. Astfel, bariera de intrare în acest domeniu este ridicată și nu toate organizațiile dispun de resursele umane necesare.

>>> Click pentru a afla mai multe: Ce este Machine Learning?

Deep learning a confirmat rolul său esențial în revoluția AI actuală. Datorită capacității de a învăța din volume mari de date și de a simula parțial modul în care funcționează creierul, deep learning permite calculatoarelor să facă progrese remarcabile în percepție și procesarea informațiilor. De la a ajuta mașinile autonome să circule în siguranță, la sprijinirea medicilor în diagnosticarea bolilor, până la generarea de conversații naturale asemănătoare celor umane – această tehnologie este prezentă în toate aspectele vieții digitale.

În ciuda provocărilor legate de date, calcul și transparență, deep learning continuă să fie îmbunătățit constant. Odată cu dezvoltarea infrastructurii de calcul și a noilor tehnici (precum arhitecturile Transformer, învățarea prin întărire etc.), se preconizează că deep learning va avansa și mai mult, deschizând noi aplicații revoluționare și rămânând motorul principal al progresului inteligenței artificiale în viitor.