Deep learning
Diep leren bestaat al tientallen jaren, heimelijk verborgen in het volle zicht, wachtend op de ontwikkeling van computermogelijkheden en datapools.

Hoewel de term "deep learning" klinkt als een nieuwe opkomende technologie, is het in feite een al lang bestaande theorie die nog maar net zijn weg heeft gevonden in de moderne wereld.

Diep leren is begonnen als een idee, een theorie dat de neurale netwerken van een brein kunstmatig zouden kunnen worden geproduceerd en mettertijd zouden kunnen werken zoals het brein van een menselijk kind werkt. Maar in de jaren tachtig, toen dergelijke theorieën vorm kregen, kon de computertechnologie het gewoon niet bijbenen. Desondanks zetten wetenschappers door en zetten hun werk voort in de hoop dat ze op een dag gevalideerd zouden kunnen worden.

Wel, die dag is gekomen. Dankzij krachtigere Graphic Processing Units (GPU's) en grote datasets heeft deep learning zijn plaats gevonden. Tegenwoordig is technologie zoals wat een basisonderdeel van elke smartphone lijkt te zijn (spraakherkenning/zoeken, spraakopdrachten) ingebouwd in je telefoon door middel van deep learning-algoritmen op basis van computationele neurale netwerken (CNN's).

Maar wat is Deep Learning precies?

Deep learning is een subcategorie van machinaal leren die leert van gegevens en deze begrijpt. Het verschilt van machinaal leren in die zin dat deep learning niet vereist dat de gegevens handmatig worden gecategoriseerd voordat het deze kan analyseren. Eenvoudig gezegd leert deep learning zoals het brein van een kind leert. Het is opgebouwd uit diepe neurale netwerken die bestaan uit knooppunten die samenwerken om betekenis te vormen uit de gegevens die het ontvangt. Waar machine learning één gelaagd neuraal netwerk gebruikt, gebruiken deep learning-algoritmen er honderden.

De magie achter deep learning is de eenvoud. In plaats van duizenden regels code in te voeren, is er maar één regel code nodig die het neurale netwerk vertelt te leren. Het netwerk heeft maar één doel voor ogen - de gegevens die het ontvangt begrijpen - en in plaats van blindelings te vertrouwen op wat elk neuraal netwerk bedenkt, corrigeert het zichzelf. Als het een hond wil identificeren en het komt een wolf tegen, kan de machine autonoom onregelmatigheden in dat beeld opsporen en zichzelf weer op het juiste spoor zetten.

Waarom diep leren?

Oppervlakkig gezien overtreft deep learning andere algoritmen omdat het de capaciteit heeft om enorme hoeveelheden gegevens op een doeltreffende manier te gebruiken. Machine learning-algoritmen lijken zelfs bij een vloedgolf aan gegevens een plateau te hebben bereikt. Dit betekent dat machine learning, ongeacht de datagroei, niet alles kan gebruiken. Deep learning kan zich echter blijven ontwikkelen en meegroeien met de gegevens naarmate deze ook toenemen.

Omdat deep learning veel verborgen lagen gebruikt, is de output veel nauwkeuriger. Dit is perfect voor momenten waarop nauwkeurigheid van vitaal belang is.

Wat doet deep learning met u?

In dit moderne datatijdperk worden de mogelijkheden van deep learning steeds groter. Naarmate de hoeveelheid verzamelde gegevens toeneemt, neemt ook het vermogen van deep learning om die gegevens te benutten toe. Hoe meer gegevens de machines hebben, hoe meer ze kunnen leren en hoe meer toepassingen van deep learning mogelijk worden.
Alles van spraakassistenten tot aanbevolen producten en alles daartussenin wordt gedaan door middel van deep learning. Heb je je ooit afgevraagd hoe Amazon altijd dat ene artikel weet dat je nodig hebt? Deep learning. Heb je je ooit afgevraagd hoe je altijd de juiste show of het juiste liedje op het juiste moment kunt vinden? Diep leren.

Dit systeem is nu al van invloed op het dagelijks leven, en de toekomstige mogelijkheden zijn schijnbaar grenzeloos.

Nieuwe blogposts

Read more

Een gratis subsidie scan!

Weet u niet zeker of u in aanmerking komt voor subsidies? Laat het ons voor u uitzoeken!