Deep learning ni mbinu ya kujifunza kwa mashine (machine learning) na ni tawi la uwanja wa akili bandia (AI). Mbinu hii hutumia mitandao ya neva bandia yenye tabaka nyingi (deep neural networks) kuiga uwezo wa kufanya maamuzi magumu kama ubongo wa binadamu, kusaidia kompyuta kutambua mifano ya taarifa zilizofichwa ndani ya data kwa ufanisi.

Kwa kweli, programu nyingi za AI za kisasa zinazotuzunguka zinaendeshwa na aina fulani ya teknolojia ya deep learning, kuanzia utambuzi wa sauti, picha hadi mifumo ya mapendekezo na chatbot za akili.

Deep Learning hufanya kazi vipi?

Deep learning hufanya kazi kwa kutumia mfano wa mtandao wa neva bandia wenye tabaka nyingi. Mtandao wa neva una tabaka la kuingiza, tabaka nyingi za kuficha katikati, na tabaka la kutoa matokeo. Data ghafi (kama picha, sauti, maandishi) huingizwa kwenye tabaka la kuingiza, kisha hupitia tabaka za kuficha ambapo mtandao hutambua sifa mbalimbali kwa kiwango cha juu cha muhtasari, na hatimaye kutoa matokeo ya utabiri kwenye tabaka la kutoa matokeo. Mchakato huu wa kusambaza taarifa kutoka kuingiza hadi kutoa matokeo huitwa kusambaza mbele (forward propagation).

Baada ya kupata matokeo ya utabiri, mfano hulinganisha matokeo hayo na thamani inayotarajiwa (alama halisi, ikiwa ipo) ili kuhesabu makosa. Kisha, kusambaza nyuma (backpropagation) hutumika kurekebisha uzito (weights) ndani ya mtandao: makosa husambazwa nyuma kutoka tabaka la matokeo hadi tabaka za awali, na uzito wa muunganisho kati ya neva hubadilishwa ili kupunguza makosa hayo. Mchakato wa kusambaza mbele na kusambaza nyuma hufanyika mara kwa mara wakati wa mafunzo ya mfano, kusaidia mtandao wa neva kuboresha usahihi wa utabiri baada ya kila mzunguko wa kujifunza.

Kwa usanifu wa tabaka nyingi, kila tabaka la neva linajifunza kiwango tofauti cha sifa kutoka kwa data. Mfano: Katika mfano wa utambuzi wa uso, tabaka la kwanza linaweza kujifunza kutambua vipengele rahisi kama kingo au mistari; tabaka lifuatalo linajifunza kuunganisha vipengele hivyo kuwa maumbo magumu zaidi kama macho, pua; na tabaka za kuficha za kina zaidi zitambua kitu kamili – kama kutambua picha ina uso wa mtu au la. Muhimu ni kwamba mtandao wa deep learning hujifunza mwenyewe sifa zinazofaa katika kila tabaka kutoka kwa data ghafi, badala ya kuhitaji binadamu kuandaa sifa hizo kabla kama mbinu za jadi za kujifunza kwa mashine.

Tofauti kati ya Deep Learning na Machine Learning ni zipi?

Ingawa deep learning ni mbinu ndani ya machine learning, ina tofauti kadhaa muhimu ikilinganishwa na mbinu za jadi za kujifunza kwa mashine:

• Muundo wa mfano: Mfano wa deep learning una tabaka tatu au zaidi za kuficha, mara nyingi ni miongo au mamia ya tabaka, wakati mifano ya jadi ya kujifunza kwa mashine mara nyingi ina tabaka 1-2 tu (au hutumia algoriti zisizo za mtandao wa neva). Kwa maneno mengine, mtandao wa deep learning ni wa kina zaidi na una tabaka nyingi za neva zinazounganishwa, kuruhusu kujifunza sifa ngumu zaidi.
• Uwezo wa kujifunza sifa: Deep learning ina uwezo wa kujitoa sifa moja kwa moja kutoka kwa data ghafi. Zamani, kwa algoriti za jadi za machine learning, mhandisi alihitaji kufanya hatua ya feature engineering (kubuni sifa) kwa mikono – kuchagua na kubadilisha data kuwa sifa zinazofaa kwa algoriti. Kwa deep learning, mtandao wa neva hujifunza moja kwa moja sifa muhimu kutoka kwa data, kupunguza utegemezi kwa wataalamu katika maandalizi ya data.
• Mbinu ya kujifunza: Mifano mingi ya deep learning ya kisasa inaweza kuunganisha kujifunza bila usimamizi (unsupervised learning) – yaani kugundua muundo na mifano ndani ya data isiyo na alama. Hali hii ni tofauti na algoriti nyingi za jadi za kujifunza kwa mashine zinazotegemea kujifunza kwa usimamizi, ambapo data lazima iwe na alama tayari ili mfano ujifunze na kutoa matokeo sahihi. Uwezo wa kujifunza kutoka kwa data isiyo na alama husaidia deep learning kutumia kiasi kikubwa cha data isiyo na alama kinachopatikana katika maisha halisi.

Matumizi ya Deep Learning

Deep learning imeleta mapinduzi katika nyanja nyingi kwa uwezo wake wa kuchambua data ngumu. Hapa chini ni baadhi ya nyanja maarufu ambapo teknolojia hii inatumika kwa nguvu:

Uchunguzi wa Picha kwa Kompyuta (Computer Vision): 

Deep learning husaidia kompyuta "kuona" na kuelewa maudhui ya picha na video. Mitandao ya neva ya convolutional (CNN) inaweza kutambua picha, kugundua vitu, kutambua uso,... kwa usahihi mkubwa.

Matumizi halisi ni pamoja na magari yanayojiendesha (kutambua njia, watembea kwa miguu kusaidia usalama wa dereva), afya (kuchambua picha za X-ray, MRI kugundua uvimbe au majeraha kwa usahihi zaidi), mitandao ya kijamii (kutambua uso kwenye picha kwa mapendekezo ya kuweka lebo marafiki), na nyanja nyingine kama kilimo (kusimamia msimu kupitia picha za satelaiti), usalama (ugunduzi wa uvamizi kupitia kamera),...

Utambuzi wa Sauti (Speech Recognition): 

Hii ni teknolojia inayomruhusu kompyuta kuelewa lugha ya binadamu. Kwa deep learning, wasaidizi wa sauti kama Amazon Alexa, Google Assistant, Siri wanaweza kutambua sauti zenye lahaja na lugha tofauti na kugeuza kuwa maandishi au kutekeleza amri zinazofaa.

Matumizi ni pamoja na mifumo ya kudhibiti kwa sauti kwa nyumba za kisasa, kutengeneza manukuu za video moja kwa moja, kusaidia huduma za wateja kuchambua simu, au kubadilisha maneno kuwa maandishi katika nyanja za afya na sheria.

Usindikaji wa Lugha Asilia (Natural Language Processing - NLP):

Deep learning husaidia kompyuta kuelewa na kuzalisha lugha ya maandishi ya binadamu. Programu maarufu za NLP ni pamoja na: tafsiri ya mashine (kama Google Tafsiri) inayotafsiri maandishi kati ya lugha mbalimbali; chatbot na wasaidizi wa kidijitali kujibu ujumbe na kusaidia wateja; muhtasari wa maandishi (mfano muhtasari wa habari au nyaraka ndefu kuwa mawazo makuu); uchambuzi wa hisia kwenye mitandao ya kijamii (kutambua maoni chanya/negativi); na kutoa taarifa muhimu kutoka kwa maandishi (kama mifumo ya kusoma barua pepe na nyaraka kwa ajili ya data muhimu).

Mifumo ya Mapendekezo (Recommendation Systems): 

Deep learning hutumika kupendekeza maudhui na bidhaa zinazofaa kwa kila mtumiaji kulingana na tabia na mapendeleo yao. Mfano maarufu ni huduma za mtiririko kama Netflix, YouTube zinazopendekeza filamu/video, au majukwaa ya biashara mtandao kama Amazon yanayopendekeza bidhaa zinazoweza kuvutia. Mifumo ya mapendekezo pia hutumika kwenye mitandao ya kijamii (kupendekeza marafiki, maudhui), habari (kupendekeza makala zinazofaa), n.k, kusaidia kubinafsisha uzoefu wa mtumiaji.

AI ya Uundaji (Generative AI): 

Hii ni kundi la matumizi ya AI kutengeneza maudhui mapya (maandishi, picha, sauti, video) kwa kujifunza kutoka kwa data iliyopo. Deep learning imefungua njia kwa mifano ya uundaji kama mitandao ya ushindani wa kizazi (GAN), mfano wa Transformer,... Mfano, mfano wa DALL-E unaweza kutengeneza picha mpya kutoka kwa maelezo ya maandishi, au ChatGPT ana uwezo wa kuzalisha mazungumzo na maandishi ya majibu ya asili.

Generative AI sasa inatumika kutengeneza maudhui ya masoko, kuandika msimbo wa programu moja kwa moja, kusaidia huduma kwa wateja, na kazi nyingine nyingi. Hii ni nyanja maarufu hivi karibuni kutokana na nguvu ya deep learning katika kujifunza na kuiga mitindo na mifano kutoka kwa data kubwa.

Faida za Deep Learning

Deep learning imekuwa maarufu kutokana na faida zifuatazo za kipekee:

• Kujifunza sifa moja kwa moja kwa ufanisi: Mfano wa deep learning unaweza kujitoa sifa zinazofaa kutoka kwa data ghafi, kupunguza juhudi za awali za usindikaji. Tofauti na algoriti za zamani zinazotegemea sifa zilizobuniwa na binadamu, mtandao wa deep learning hujifunza uwakilishi bora wa data kwa kazi inayotakiwa. Hii ni muhimu hasa kwa data zisizo na muundo kama picha, sauti, maandishi – ambapo kutafuta sifa kwa mikono ni vigumu.
• Usahihi wa hali ya juu: Kwa usanifu wa tabaka nyingi na uwezo wa kujifunza kutoka kwa data nyingi, mifano ya deep learning mara nyingi hupata usahihi wa hali ya juu zaidi ikilinganishwa na mbinu za zamani. Katika baadhi ya nyanja, mitandao ya deep learning imefikia matokeo yanayolingana au kuzidi kiwango cha wataalamu wa binadamu – kama utambuzi wa picha, kucheza michezo ya mkakati, au uchunguzi wa magonjwa kupitia picha za matibabu. Ufanisi huu mkubwa unafungua fursa za kuendesha kazi ngumu kwa usahihi wa hali ya juu.
• Matumizi mengi na kubadilika: Deep learning ni mbinu ya matumizi mengi, inaweza kutumika kwa aina mbalimbali za data na matatizo tofauti. Kuanzia uchunguzi wa picha, usindikaji wa lugha, utambuzi wa sauti hadi utabiri wa mfululizo wa wakati, uundaji wa maudhui,... deep learning hutoa mifano ya hali ya juu kwa ajili ya kutatua matatizo. Hii inachochea uendeshaji wa kiotomatiki katika sekta nyingi za viwanda, kutekeleza kazi ambazo hapo awali zilihitaji binadamu pekee. Kubadilika pia kunaonekana pale mfano wa deep learning unaweza kujifunza zaidi anapopata data mpya (kujifunza kwa wakati halisi), kusaidia kuboresha utendaji kwa muda.
• Uwezo wa kujifunza kutoka kwa data kubwa: Deep learning huonyesha nguvu zake hasa pale panapokuwepo na data nyingi. Badala ya kuzidiwa, mifano yenye tabaka nyingi inaweza kuchukua kiasi kikubwa cha data na kugundua mifano ngumu ambayo mbinu za zamani hazikuweza. Kadri data inavyoongezeka, mtandao hujifunza vizuri zaidi na huwa vigumu zaidi kwa tatizo la overfitting ikilinganishwa na mifano ya tabaka chache.

Changamoto za Deep Learning

Mbali na faida, deep learning pia ina changamoto na vikwazo vinavyohitaji kuzingatiwa:

• Inahitaji data nyingi sana: Mfano wa deep learning una vigezo vingi na mara nyingi unahitaji seti kubwa sana ya mafunzo kufanikisha kazi. Ikiwa data ni chache au haijajumuishwa vizuri, mfano unaweza kufanya overfitting au kushindwa kujifunza kanuni za jumla. Zaidi ya hayo, data lazima iandaliwe kwa makini – kwa lengo sahihi, kiasi cha kutosha na usawa wa makosa madogo – ili matokeo ya mfano yawe sahihi.
• Inahitaji rasilimali kubwa za kompyuta: Mafunzo ya mitandao ya deep learning ni ghali kwa rasilimali za kompyuta. Mchakato wa kurekebisha mamilioni ya uzito kupitia mamia ya tabaka unahitaji processors zenye nguvu kama GPU au TPU. Muda wa mafunzo ya mifano mikubwa unaweza kuchukua kutoka masaa hadi wiki, pamoja na gharama kubwa za vifaa na umeme. Kutumia mifano mingi ya deep learning katika mazingira halisi pia ni ghali, na kunahitaji miundombinu ya kompyuta yenye uwezo mkubwa (mfano seva za GPU au huduma za wingu).
• Mfano ni "kisanduku cheusi", vigumu kueleweka: Changamoto kubwa ya deep learning ni ugumu wa kuelezea"kisanduku cheusi" – vigumu kwa binadamu kuelewa kwa nini mfano unatoa uamuzi fulani. Ukosefu wa ufafanuzi huu husababisha matatizo katika nyanja zinazohitaji uwazi mkubwa kama afya, fedha, au kuanzisha imani kwa watumiaji. Hivi sasa, AI inayoweza kuelezea (Explainable AI) ni eneo la utafiti linalolenga kupunguza tatizo hili la deep learning.

Hatari ya upendeleo kutoka kwa data ya mafunzo: Mfano wa deep learning hujifunza kabisa kutoka kwa data, hivyo ikiwa data ya kuingiza ina upendeleo (bias) au haijawakilishi kikamilifu, mfano utajifunza na kuongeza upendeleo huo. Kwa mfano, ikiwa data ya mafunzo ya utambuzi wa uso haijajumuisha picha za kundi fulani la watu, mfano unaweza kutambua vibaya au kushindwa kwa kundi hilo. Kwa hiyo, maandalizi ya data yenye utofauti, usawa na makosa madogo ni muhimu sana kuepuka madhara ya upendeleo na kuhakikisha mfano unafanya kazi kwa haki.Inahitaji wataalamu wa hali ya juu kwa maendeleo: Kujenga na kuboresha mifano ya deep learning si rahisi. Inahitaji wataalamu wenye ujuzi wa kina wa kujifunza kwa mashine, hisabati na uzoefu wa majaribio. Kuchagua usanifu mzuri wa mtandao, kurekebisha mfululizo wa vigezo vikuu (hyperparameters) na kushughulikia matatizo kama overfitting, kupoteza gradiendi kunahitaji majaribio mengi na uelewa. Hii inafanya vikwazo vya kuingia katika uwanja huu kuwa vikubwa na si taasisi zote zina rasilimali za watu zinazohitajika.

>>> Bonyeza kujua zaidi: Machine Learning ni nini?

Deep learning imekuwa nguzo kuu katika mapinduzi ya AI ya sasa. Kwa uwezo wake wa kujifunza kutoka kwa data nyingi na kuiga sehemu ya jinsi ubongo unavyofanya kazi, deep learning inaruhusu kompyuta kufikia maendeleo makubwa katika utambuzi na usindikaji wa taarifa. Kuanzia kusaidia magari kuendesha kwa usalama, kusaidia madaktari kugundua magonjwa, hadi kuzalisha mazungumzo ya asili kama binadamu – teknolojia hii ipo katika kila nyanja ya maisha ya kidijitali.

Mbali na changamoto za data, rasilimali na uwazi, deep learning inaendelea kuboreshwa. Kwa maendeleo ya miundombinu ya kompyuta na mbinu mpya (kama mitandao ya Transformer, kujifunza kwa kuimarisha,...), deep learning inatarajiwa kusonga mbele zaidi, kufungua matumizi mapya ya kipekee na kuendelea kuwa nguvu kuu ya maendeleo ya akili bandia katika siku zijazo.