syväoppimistehtävien

Syväoppimistehtävät viittaavat erilaisiin koneoppimisen ongelmiin, joissa hyödynnetään syväoppimisen malleja. Syväoppiminen on koneoppimisen alalaji, joka perustuu neuroverkkoihin, joissa on useita kerroksia. Nämä kerrokset mahdollistavat mallin oppia hierarkkisia esityksiä datasta, mikä tekee siitä tehokkaan monimutkaisten tehtävien ratkaisemisessa.

Yleisiä syväoppimistehtäviä ovat kuvanluokittelu, jossa malli tunnistaa kuvien sisällön (esim. kissa, koira, auto). Toinen yleinen tehtävä on objektintunnistus, joka pyrkii paitsi luokittelemaan myös paikantamaan kohteet kuvassa tai videossa. Luonnollisen kielen käsittelyyn liittyvät tehtävät, kuten tekstin kääntäminen, tekstin luokittelu ja puheen tunnistus, ovat myös keskeisiä syväoppimisen sovellusalueita.

Lisäksi syväoppimista käytetään puheensynteesiin, suositusjärjestelmiin ja generatiivisiin tehtäviin, joissa mallit luovat uutta sisältöä, kuten kuvia tai tekstiä. Riippuen tehtävästä, käytettävät syväoppimismallien arkkitehtuurit vaihtelevat. Esimerkiksi konvoluutioneuroverkot (CNN) ovat yleisiä kuvaan liittyvissä tehtävissä, kun taas rekurrentit neuroverkot (RNN) ja Transformer-mallit ovat suosittuja luonnollisen kielen käsittelyssä. Syväoppimistehtävien ratkaiseminen vaatii yleensä suuria määriä dataa ja huomattavaa laskentatehoa.