Syväoppimisessa

Syväoppiminen on koneoppimisen ala, jossa käytetään monikerroksisia neuroverkkoja. Näiden verkkojen kerrokset oppivat piirteitä datasta ja muodostavat yhä abstraktimpia representaatiota, jolloin tehtäviä kuten kuvan- tai äänenkäsittely voidaan suorittaa tehokkaasti.

Keskeisiä arkkitehtuureja ovat konvolutional neural networks (CNN:t) kuvantunnistukseen, rekurrenttiset neuroverkot (RNN, LSTM, GRU) sekvenssi- tai aikaisarjatehtäviin sekä transformer-mallit, joita käytetään sekä luonnollisen kielen käsittelyssä että muissa tehtävissä.

Oppiminen tapahtuu suurilla datamäärillä ja laskentateholla; koulutus toteutetaan taaksepäinlevittelyllä (backpropagation) ja optimointialgoritmeilla kuten stochastic gradient descent, usein GPU:n tai TPU:n avulla.

Sovellukset kattavat laajasti visuaalisen analyysin, puheentunnistuksen, kielenkääntämisen, pelitehtävät, lääketieteellisen kuvantamisen ja robotiikan. Syväoppimista hyödynnetään sekä valvotussa että valvomattomassa oppimisessa sekä vahvistusoppimisessa.

Haasteina ovat datan laatu ja eettisyys sekä yksityisyyden suojan huomioiminen, mallien tulkittavuus ja turvallisuus, sekä laskennan ja energiankulutuksen kustannukset. Tulevaisuuden suuntauksia ovat parempi generalisointi, pienemmän datariippuvuuden mallit sekä vastuulliset käyttötavat.