Глибинне навчання (Deep Learning) — це підгалузь машинного навчання, яка використовує багаторівневі штучні нейронні мережі для аналізу великих обсягів даних і виявлення складних закономірностей.
Це саме той напрям, який зробив можливими сучасні системи розпізнавання облич, перекладу текстів, голосових асистентів і генеративні моделі, такі як ChatGPT.
🔍 Коротке визначення #
Глибинне навчання — це підхід у машинному навчанні, який імітує роботу людського мозку через багатошарові нейронні мережі, що навчаються виявляти ознаки та структури у даних різних типів — текстових, візуальних або звукових.
⚙️ Як це працює #
- Вхідні дані (зображення, текст, звук) подаються на вхід моделі.
- Нейронні шари автоматично виділяють важливі ознаки без ручного програмування.
- Вихід — передбачення, класифікація або генерація нового контенту.
Глибинні моделі навчаються шляхом мінімізації похибки прогнозу за допомогою оптимізаційних алгоритмів, як-от градієнтний спуск.
🧩 Основні архітектури #
- CNN (Convolutional Neural Networks) — аналіз зображень і відео.
- RNN (Recurrent Neural Networks) — робота з послідовними даними (мовлення, тексти, таймсерії).
- LSTM / GRU — удосконалені рекурентні моделі для тривалих залежностей.
- Transformers — архітектура для NLP, що лежить в основі моделей GPT і BERT.
- GAN (Generative Adversarial Networks) — генеративні змагальні мережі для створення зображень, відео, музики.
💡 Приклади застосування #
- Автоматичне розпізнавання облич і емоцій
- Переклад текстів між мовами (Google Translate, DeepL)
- Голосові помічники (Siri, Alexa, Google Assistant)
- Автоматичне виявлення об’єктів на зображеннях
- Генерація текстів, музики та зображень (ChatGPT, Midjourney, DALL·E)
🧮 Зв’язок з іншими поняттями #
⚖️ Виклики та обмеження #
- Потребує великих обсягів даних і потужних обчислювальних ресурсів.
- “Чорна скринька”: складно пояснити, як саме модель приймає рішення.
- Ризики упередженості (bias) у навчальних даних.
- Високе енергоспоживання при тренуванні моделей.
🌍 Глибинне навчання в Україні #
- Використовується у проектах з комп’ютерного зору, мовних моделей і генерації контенту.
- Активно досліджується у UCU DS School, KPI AI Lab, SoftServe R&D.
- Українські стартапи створюють рішення на базі DL для медицини, агросектору, фінансів і освіти.
📚 Джерела #
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning
- Géron, A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
- Papers with Code: paperswithcode.com
- UCU Data Science Program Resources
🏷️ Категорії: #
Глибинне навчання • Машинне навчання • Штучний інтелект
