Hluboké učení

Rozbalit box

Obsah boxu

Šablona:Infobox Umělá inteligence Hluboké učení (anglicky Deep Learning, zkráceně DL) je specializovaná a v současnosti dominantní podkategorie strojového učení. Využívá umělé neuronové sítě s mnoha vrstvami (odtud "hluboké") k učení komplexních a hierarchických reprezentací dat. Cílem hlubokého učení je napodobit způsob, jakým lidský mozek zpracovává informace, což mu umožňuje automaticky extrahovat složité vzorce a rysy z obrovských datových souborů, aniž by bylo nutné tyto rysy explicitně programovat.

---

Princip a rozdíl od tradičního strojového učení

Zásadní rozdíl mezi hlubokým učením a tradičním strojovým učením spočívá ve fázi extrakce rysů (features):

Tradiční strojové učení: Vyžaduje ruční, lidskou extrakci rysů. Expert na danou oblast musí definovat, jaké relevantní vlastnosti (rysy) je třeba z dat získat, aby je algoritmus mohl použít k učení. Například pro rozpoznání kočky by člověk definoval rysy jako "uši", "vousky", "tvar očí".
Hluboké učení: Automaticky se učí relevantní rysy přímo z nezpracovaných dat (např. pixelů obrázku, zvukových vln, slov v textu). Díky mnoha vrstvám neuronové sítě dokáže model rozpoznávat hierarchické rysy: první vrstvy se učí jednoduché rysy (hrany, rohy), další vrstvy kombinují tyto rysy do složitějších (tvar očí, nos), a poslední vrstvy rozpoznávají celé objekty (obličej, kočka).

Tato schopnost automatické extrakce rysů je klíčovým faktorem úspěchu hlubokého učení v úlohách, jako je rozpoznávání obrazu nebo zpracování přirozeného jazyka, kde je ruční extrakce rysů extrémně složitá nebo nemožná.

---

Klíčové architektury neuronových sítí v hlubokém učení

Hluboké učení využívá různé typy neuronových sítí, z nichž každá je optimalizována pro specifické typy dat a úloh:

Konvoluční neuronové sítě (Convolutional Neural Networks – CNNs):
- Optimalizované pro zpracování obrazových dat (např. fotografie, video).
- Využívají konvoluční vrstvy, které detekují lokální rysy (hrany, textury) v různých částech obrazu.
- Aplikace: Rozpoznávání obrazu, detekce objektů, segmentace obrazu, lékařská diagnostika.

Rekurentní neuronové sítě (Recurrent Neural Networks – RNNs):
- Navrženy pro zpracování sekvenčních dat, kde záleží na pořadí (např. text, řeč, časové řady).
- Mají "paměť", která jim umožňuje udržet si informace z předchozích kroků v sekvenci.
- Varianty: Long Short-Term Memory (LSTM) a Gated Recurrent Units (GRU), které řeší problém mizícího gradientu.
- Aplikace: Zpracování přirozeného jazyka (překlad, generování textu), rozpoznávání řeči, předpověď časové řady.

Transformery:
- Novější architektura, která se stala dominantní v NLP a nyní se rozšiřuje i do jiných oblastí.
- Spoléhají na mechanismus pozornosti (attention mechanism), který umožňuje modelu vážit důležitost různých částí vstupní sekvence.
- Eliminovaly potřebu rekurentních vrstev pro sekvenční data a umožnily masivní paralelizaci tréninku.
- Aplikace: Velké jazykové modely (ChatGPT, Gemini), strojový překlad, text-to-image, text-to-video.

Generativní adversární sítě (GANs):
- Skládají se ze dvou soupeřících neuronových sítí (generátor a diskriminátor).
- Používají se pro generování realistického nového obsahu (např. obrázky, video, audio).
- Aplikace: Tvorba realistických obličejů, deepfake, převod stylů, rozšiřování dat.

Diferenční modely (Diffusion Models):
- Novější generativní modely, které dosáhly průlomových výsledků v generování obrázků a videa.
- Učí se generovat data postupným odstraňováním šumu z náhodných datových vzorků.
- Aplikace: Text-to-image (např. Stable Diffusion), text-to-video (OpenAI Sora, Google Veo 3), tvorba umění.

---

Proč hluboké učení funguje tak dobře?

Úspěch hlubokého učení v posledních letech je způsoben několika faktory:

Dostupnost obrovských datových setů: Moderní internet a digitální transformace poskytují gigantické množství dat pro trénink.
Zvýšený výpočetní výkon: Dostupnost výkonných GPU (grafických procesorových jednotek) umožňuje trénovat rozsáhlé neuronové sítě v rozumném čase.
Pokroky v algoritmech a optimalizačních technikách: Vylepšené aktivační funkce, optimalizátory (např. Adam), normalizační vrstvy (Batch Normalization).
Open-source nástroje a frameworky: Dostupnost nástrojů jako TensorFlow a PyTorch zjednodušila vývoj a experimentování.

---

Aplikace hlubokého učení

Hluboké učení je v současnosti hnací silou většiny průlomů v AI a nachází uplatnění v mnoha oblastech:

Počítačové vidění: Rozpoznávání tváří, detekce objektů (v autonomních vozidlech), lékařská diagnostika z rentgenů a MRI.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Strojový překlad, chatboti, generování textu, analýza sentimentu, sumarizace dokumentů, velké jazykové modely.
Rozpoznávání řeči: Virtuální asistenti (Siri, Google Assistant, Alexa), přepis mluveného slova.
Autonomní řízení: Vnímání okolí, plánování trasy, rozhodování.
Medicína: Objevování léků, predikce výsledků léčby, personalizovaná medicína.
Doporučovací systémy: Lepší doporučení obsahu na Netflixu, YouTube, Spotify.
Generativní AI: Tvorba realistických obrázků, videa a hudby z textových popisů.

---

Hluboké učení pro laiky

Představte si, že chcete naučit počítač rozumět obrázkům – třeba aby dokázal poznat, jestli je na fotce pes nebo kočka.

Tradičně byste museli počítači říct: "Hledej uši, ocas, čumák atd. a podle toho to urči." To je ale hodně práce a navíc to nemusí fungovat vždy, protože pes a kočka mají podobné čumáky.

Hluboké učení je jako když počítače naučíte, aby se na obrázky díval jako člověk, ale mnohem důkladněji. 1. Mnoho vrstev: Představte si, že počítač má řadu "mozků" (vrstev), jeden za druhým. 2. Učení se od základů:

 ** První "mozek" se naučí rozpoznávat ty nejjednodušší věci na obrázku – třeba čáry, hrany, barvy.
 ** Druhý "mozek" vezme tyto hrany a barvy a naučí se z nich složitější tvary – třeba kruhy nebo trojúhelníky.
 ** Třetí "mozek" z těchto tvarů poskládá ještě složitější části, třeba oko, ucho nebo nos.
 ** A ten poslední "mozek" to všechno spojí a řekne: "Aha, tohle je kočka!"

3. Automatické učení: To nejdůležitější je, že počítač se tyto vrstvy učí sám. Vy mu jen dáte spoustu fotek koček a psů a on si sám přijde na to, jaké "rysy" (vlastnosti) jsou nejdůležitější pro rozpoznání.

Díky tomuto "hlubokému" učení dokáže počítač dělat věci, které dříve uměli jen lidé – třeba rozpoznávat obličeje, rozumět mluvené řeči, nebo dokonce sám vytvářet realistické obrázky a videa. Je to obrovský skok ve světě AI.

---

Viz také

---

Odkazy

IBM – What is deep learning? (anglicky)
NVIDIA – What is Deep Learning? (anglicky)
Forbes Advisor – What Is Deep Learning? (anglicky)
Wikiskripta – Hluboké učení (česky)