Diep leren

L'diep leren, Of diep leren is een subdiscipline van kunstmatige intelligentie en machinaal leren die zich richt op het gebruik van meerlagige kunstmatige neurale netwerken (genaamd diepe neurale netwerken) om complexe problemen te modelleren en op te lossen.

Geïnspireerd door de structuur en functie van het menselijk brein, diep leren stelt machines in staat om te leren van grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens (afbeeldingen, tekst, geluid) door automatisch kenmerken te extraheren (functies) zonder menselijke tussenkomst.

Deze technologie heeft een revolutie teweeggebracht in sectoren zoals gezondheidszorg, financiën en transport, dankzij het vermogen om taken uit te voeren die voorheen ontoegankelijk waren voor traditionele algoritmen.

---

Hoe het werkt

1. Kunstmatige neurale netwerken (ANN)

Kunstmatige neurale netwerken bestaan uit lagen van neuronen onderling verbonden :

• Invoerlaag Ontvangt ruwe gegevens (woorden, pixels, frequenties, enz.).
• Verborgen lagen gegevens achtereenvolgens transformeren met gewicht En bias aangepast tijdens de training.
• Uitvoerende laag Eindclassificatie: produceert de uiteindelijke voorspelling of classificatie.

2. Voorwaartse voortplanting

De gegevens gaan van de inputlaag naar de outputlaag via de verborgen lagen. Elk neuron past een activeringsfunctie toe (zoals ReLU, sigmoid, tanh) om niet-lineariteit te introduceren.

3. Backpropagatie

Na voorwaartse propagatie wordt de fout tussen de voorspelling en de grondwaarheid berekend. Deze fout wordt dan backpropagated door het netwerk om de gewichten en biases aan te passen met behulp van optimalisatiealgoritmen zoals de gradiëntdaling.

4. Training en herhaling

Het voorwaartse propagatie- en backpropagatieproces wordt gedurende vele iteraties (epochs) herhaald totdat het model convergeert naar een optimale prestatie.

Soorten Diep Leren

1. Begeleid leren
   • Gebruikt gelabelde gegevens om het model te trainen.
   • Toepassingen: beeldclassificatie, spraakherkenning.
2. Leren zonder toezicht
   • Gebruikt ongelabelde gegevens om onderliggende structuren te ontdekken.
   • Toepassingen: Clusteren, dimensionaliteitsreductie.
3. Versterking leren
   • Het model leert met vallen en opstaan terwijl het interacteert met een omgeving.
   • Toepassingen : Videogames, autonome robots.
4. Semi-supervised leren
   • Combineert gelabelde en ongelabelde gegevens.
   • Toepassingen: beeldherkenning met weinig gelabelde gegevens.

Toepassingsgebieden van Deep Learning

1. Computer Vision

• Beeld- en gezichtsherkenning
• Objectdetectie
• Afbeelding segmenteren

2. Natuurlijke taalverwerking (NLP)

• Automatische vertaling
• Analyse van gevoelens
• Tekst genereren

3. Spraakherkenning

• Virtuele assistenten (bijv. Siri, Alexa)
• Automatische transcriptie

4. Games en simulaties

• Kunstmatige intelligentie in videogames
• Simulatie van complex gedrag

5. Gezondheid en Geneeskunde

• AI-ondersteunde diagnose
• Analyse van medische beeldvorming

6. Automotive

• Autonome voertuigen
• Rijhulpsystemen

7. Financiën

• Fraudedetectie
• Algoritmische handel

8. Industrie en robotica

• Voorspellend Onderhoud
• Procesautomatisering

9. Beveiliging

• Intelligente bewaking
• Inbraakdetectie

Toepassingen van Deep Learning

• Gezichtsherkenning Gebruikt door smartphones voor ontgrendeling en door beveiligingssystemen voor bewaking.
• Autonome auto's Tesla, Waymo en anderen gebruiken neurale netwerken om in realtime te navigeren en beslissingen te nemen.
• Zangassistenten Siri, Alexa en Google Assistant interpreteren en reageren op spraakopdrachten met behulp van deep learning-modellen.
• Medische diagnose Analyse van medische beelden (MRI, röntgenfoto's) om afwijkingen zoals tumoren op te sporen.
• Automatische vertaling Google Translate en andere diensten verbeteren voortdurend de nauwkeurigheid van hun vertalingen dankzij deep learning.
• Videogames Geavanceerde AI voor realistischer gedrag van niet-spelerpersonages.

Voordelen en beperkingen van Deep Learning

Voordelen

1. Hoge prestaties
   • Uitstekend vermogen om grote hoeveelheden complexe gegevens te verwerken en te analyseren.
2. Automatisch leren van kenmerken
   • Mogelijkheid om automatisch relevante kenmerken te extraheren zonder menselijke tussenkomst.
3. Flexibiliteit en aanpassingsvermogen
   • Toepasbaarheid op verschillende domeinen en gegevenstypen.
4. Voortdurende verbetering
   • Modellen kunnen worden verbeterd naarmate de gegevens en rekenkracht toenemen.
5. Beheer van ongestructureerde gegevens
   • Efficiënt voor het verwerken van afbeeldingen, tekst, video's, enz.

Grenzen

1. Behoefte aan grote hoeveelheden gegevens
   • Er zijn grote datasets nodig om krachtige modellen te trainen.
2. Computationele bronnen
   • Vereiste rekenkracht en geheugen, die vaak duur zijn.
3. Interpretabiliteit Laag
   • Modellen worden vaak gezien als "zwarte dozen", waardoor het moeilijk is om de genomen beslissingen uit te leggen.
4. Overpassing
   • Risico op overaanpassing aan trainingsgegevens, waardoor generalisatie afneemt.
5. Afhankelijkheid van kwaliteitsgegevens
   • Gevoeligheid voor ruis of bevooroordeelde gegevens, die de prestaties kunnen beïnvloeden.

Raamwerk voor diep leren

1. Ontwikkelomgeving

• Populaire frameworks :
  • TensorFlow Ontwikkeld door Google, veel gebruikt voor onderzoek en productie.
  • PyTorch Ontwikkeld door Facebook, populair vanwege de flexibiliteit en het gebruik bij het zoeken.
  • Keras API op hoog niveau, gebaseerd op TensorFlow, die het maken van modellen vereenvoudigt.

2. Gereedschappen en bibliotheken

• CUDA Het parallelle rekenplatform van NVIDIA, essentieel voor GPU-acceleratie.
• CuDNN Primitievenbibliotheek voor neurale netwerken geoptimaliseerd voor GPU's.
• Scikit-learn Bibliotheek voor aanvullende taken op het gebied van machinaal leren.

3. Platformen voor cloud computing

• Google AI-cloudplatform
• AWS Diep Leren AMI's
• Microsoft Azure Machine Learning

4. Ontwikkelmethodologieën

• Gegevensbeheer Voorbereiden, opschonen en aanvullen van gegevens.
• Modelarchitectuur Keuze van netwerktypes (CNN, RNN, Transformers, enz.).
• Training en validatie Gegevensverdeling, keuze van hyperparameters.
• Inzet Modellen integreren in applicaties of diensten.

Trends en de toekomst van Deep Learning

Huidige trends

1. Multimodale modellen
   • Integratie van verschillende gegevensbronnen (tekst, beeld, geluid) in hetzelfde model.
2. Zelf gesuperviseerd leren
   • Technieken die de behoefte aan gelabelde gegevens verminderen door gebruik te maken van de interne structuren van de gegevens.
3. Modeloptimalisatie
   • Ontwikkeling van lichtere, efficiëntere modellen voor uitvoering op apparaten met beperkte bronnen (edge computing).
4. Interpretabiliteit en verklaarbaarheid
   • Onderzoek naar manieren om modelbesluiten transparanter en begrijpelijker te maken.
5. Ethiek en regelgeving
   • Aandacht voor vertekening, vertrouwelijkheid van gegevens en de ethische implicaties van AI.

Toekomstperspectieven

1. Verbeterde interpreteerbaarheid
   • Ontwikkeling van technieken om beslissingen van neurale netwerken beter te begrijpen en te verklaren.
2. Geavanceerde generatieve AI
   • Modellen die originele inhoud van hoge kwaliteit kunnen maken (afbeeldingen, tekst, muziek).
3. Integratie met andere technologieën
   • Synergie met het Internet of Things (IoT), augmented/virtual reality (AR/VR) en blockchain.
4. Automatisering modelontwerp
   • Gebruik van deAutoML om de selectie en het ontwerp van neurale netwerkarchitecturen te automatiseren.
5. Grootschalige inzet
   • Alomtegenwoordige integratie van deep learning in alledaagse en industriële toepassingen.

---

Cijfers en Statistieken in Frankrijk en wereldwijd

Frankrijk

• Investeringen :
  • In 2024 heeft Frankrijk ongeveer 2 miljard euro in AI-onderzoek en -ontwikkeling, waarbij een aanzienlijk deel bestemd is voor deep learning.
• Start-ups en bedrijven :
  • Meer dan 500 starters Franse bedrijven zijn actief op het gebied van AI en deep learning, in verschillende sectoren zoals de gezondheidszorg, de financiële sector en de auto-industrie.
• Industriële adoptie :
  • • Ongeveer 60% van de grote Franse bedrijven integreert deep learning-oplossingen in hun bedrijfsprocessen.

Wereld

• Wereldwijde AI-markt :
  • De wereldwijde AI-markt zal naar verwachting 1.500 miljard dollar tegen 2025, waarbij deep learning een groot deel van deze groei voor zijn rekening neemt.
• Investering in R&D :
  • De Verenigde Staten en China domineren de investeringen in AI, met gecombineerde budgetten van bijna 70% van de wereldwijde uitgaven aan onderzoek naar diep leren.
• Industrieel gebruik :
  • 80 % van de Fortune 500-bedrijven gebruikt deep learning-technologieën om activiteiten te optimaliseren, de klantenservice te verbeteren en nieuwe producten te ontwikkelen.
• Technologische innovaties :
  • Aanzienlijke vooruitgang in neurale netwerkarchitecturen, zoals de Transformers en generatieve neurale netwerkenDeze nieuwe technologieën zullen nieuwe toepassingen aandrijven en bestaande prestaties verbeteren.