syväoppimiselle
Syväoppiminen on koneoppimisen ala, jossa mallit muodostuvat syvistä neuroverkoista. Näissä verkkorakenteissa on useita piilokerroksia, mikä mahdollistaa monimutkaisten ja epälineaaristen suhteiden oppimisen suurista tietomääristä. Syväoppiminen kattaa sekä ohjatun että epäohjatun oppimisen sekä vahvistusoppimisen sovellukset.
Keskeisiä arkkitehtuuriteknologioita ovat syvät syöttöverkot, konvoluutioverkot (CNN), toistuvat verkot (RNN, LSTM) sekä nykyään laajasti käytetyt transformer-pohjaiset
Historiallisesti syväoppiminen kehittyi 2000-luvulla suurten datasetien ja laskennallisen kapasiteetin lisääntymisen myötä. Vahva nousu koettiin 2010-luvulla, kun
Käyttökohteita ovat tietokonenäkö, puhe- ja tekstintunnistus, luonnollisen kielen käsittely, pelit ja robotiikka sekä terveydenhuolto. Mallit vaativat
Haasteisiin kuuluvat datan laatu ja vinouman hallinta, tulkittavuus, vastuullisuus sekä energian- ja resurssin kulutus. Syväoppimisen sovellusten