Duboko učenje - John D. Kelleher

Duboko učenje omogućuje inovacije i promjene u svim dijelovima suvremenog života. Većina otkrića umjetne inteligencije o kojima mediji čuju temelji se na dubokom učenju. Slijedom toga, bez obzira na to jeste li poduzetnik zainteresiran za poboljšanje učinkovitosti svoje organizacije, donositelj politike o etici i privatnosti u svijetu velikih podataka, istraživač koji radi sa složenim podacima ili znatiželjni građanin koji želi imati bolji osjećaj za mogućnosti umjetne inteligencije i način na koji ona mijenja svakodnevni život, važno je steći razumijevanje dubokog učenja.

Duboko područje učenja je umjetne inteligencije usmjereno na stvaranje velikih modela neuronskih mreža, sposobnih donositi valjane odluke temeljem dostupnih podataka. Ono je posebno primjereno situacijama masivnih skupova podataka, napučenih složenim podacima. Danas ga za svoje potrebe koristi većina internetskih tvrtki i vrhunskih potrošačkih tehnologija. Između ostalog, Facebook duboko učenje koristi u analizi tekstova internetskih razgovora.

Google, Baidu i Microsoft koriste ga za pretraživanje slika te za strojno prevođenje. Svi moderni pametni telefoni u sebi kriju sustave dubokog učenja; primjerice, ono je sada standardna tehnologija za prepoznavanje govora, ali i za prepoznavanje lica snimljenih digitalnim fotoaparatima. U zdravstvenom sektoru duboko učenje koristi se za obradu medicinskih slika (rendgenske, CT i MRI pretrage) i dijagnostiku zdravstvenih stanja. Ono se također nalazi u srcu automobila osposobljenih za samostalnu vožnju, gdje se koristi za lokalizaciju i mapiranje ruta, planiranje i upravljanje vožnjom te opažanje okoline, kao i za praćenje stanja vozača.

Cilj je ove knjige u širokom krugu čitatelja omogućiti shvaćanje onoga što duboko jest, odakle dolazi, kako funkcionira učenje, što omogućuje (a što ne) i kako će se ono najizglednije razvijati u sljedećih deset godina. Činjenica da duboko učenje predstavlja skup algoritama i modela znači da njegovo razumijevanje zahtijeva razumijevanje načina na koji ti algoritmi i modeli obrađuju podatke. Slijedom toga, ova knjiga ne izlaže samo opise i definicije; ona također uključuje objašnjenja rada algoritama. Tehnički materijal knjige predstavljen je na pristupačan način.

Ono što je kod dubokog učenja uistinu čudesno nije toliko složenost matematike na kojoj se ono temelji, koliko raznolikih i impresivnih zadataka koje tako jednostavni izračuni mogu rješavati.Ipak, uz jednostavnost, ovi modeli u stanju su, pored ostalih dostignuća, pobijediti svjetskog prvaka u igri Go, utjeloviti najmoderniju tehnologiju računalnog vida i strojnog prevođenja te samostalno voziti automobil.

Ova je knjiga uvodni tekst o dubokom učenju, ali, nadamo se, dovoljno dubok da vas opetovano k njoj vraća kako bude raslo vaše samopouzdanje u pogledu izložene građe.