syväoppimis
Syväoppiminen (deep learning) on koneoppimisen ala, jossa malleja rakennetaan syviin neuroverkkoihin. Näiden verkkojen monia kerroksia mahdollistavat monimutkaisten esitysten oppimisen suurista datamääristä. Syväoppiminen eroaa perinteisestä koneoppimisesta siinä, että piilotettujen kerrosten hierarkiset esitykset voivat oppia yhä abstrakteja luokkia ilman manuaalista piirteiden suunnittelua.
Tyypillisiä arkkitehtuureja ovat syvät feedforward-verkot, konvoluutioverkot (CNN), toistuvat verkot (RNN) ja LSTM-verkot sekä transformer-pohjaiset mallit suurten
Sovellukset kattavat tietokonenäön, luonnollisen kielen käsittelyn, puheentunnistuksen, robotiikan sekä bioinformatiikan ja muita aloja. Syväoppiminen on mahdollistanut
Haasteita ovat datan saatavuus ja laatu, laskentakustannukset, tulkittavuus sekä eettiset riskit kuten harhat ja sovellusten väärinkäyttö.
Lyhyesti: syväoppiminen on tehokas työkalu monien tehtävien automatisoinnissa, kun käytettävissä on riittävästi dataa ja laskentakykyä; sen