Syväoppimistehtävät

Syväoppimistehtävät, eli syväoppimisongelmat, ovat tyyppillisiä tehtäviä, joihin syväoppimismalleja käytetään. Nämä tehtävät liittyvät tyypillisesti datan käsittelyyn ja analysointiin, jossa pyritään tunnistamaan monimutkaisia piirteitä ja tekemään ennusteita tai luokitteluja.

Yksi yleisimmistä syväoppimistehtävistä on kuvien tunnistus. Tässä tehtävässä syväoppimismalli opetetaan tunnistamaan ja luokittelemaan erilaisia kohteita kuvissa, kuten ihmisiä, eläimiä tai esineitä. Toinen keskeinen tehtävä on luonnollisen kielen käsittely, johon kuuluvat muun muassa tekstin kääntäminen, puheen tunnistus ja sentimenttianalyysi. Mallit oppivat ymmärtämään ja tuottamaan ihmisten kieltä.

Muita merkittäviä syväoppimistehtäviä ovat muun muassa suositusjärjestelmät, joissa ennustetaan käyttäjän mieltymyksiä esimerkiksi verkkokaupoissa tai suoratoistopalveluissa. Myös videoiden analysointi, datan ennustaminen esimerkiksi talousmarkkinoilla ja lääketieteellinen kuvantunnistus ovat esimerkkejä syväoppimisen sovellusalueista. Tehtävän valinta riippuu siitä, mitä ongelmaa ollaan ratkaisemassa ja millaista dataa on saatavilla. Syväoppimistehtävien menestyksekäs ratkaiseminen vaatii usein suuria määriä dataa ja tehokkaita laskentaresursseja.