Wat is deep learning en hoe werkt het?
Software leren herkennen en voorspellen met neurale netwerken
Deep learning is een vorm van machine learning waarbij kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt om patronen in grote hoeveelheden data te herkennen. Deze techniek wordt onder andere toegepast bij beeldherkenning, taalverwerking, spraak, voorspellingen en generatieve AI.
Het bijzondere aan deep learning is dat een model tijdens het trainen zelf relevante patronen uit data kan leren. Daardoor kunnen toepassingen worden ontwikkeld voor problemen waarbij veel variabelen of complexe gegevens een rol spelen.
Wat betekent deep learning?
Een gespecialiseerde vorm van machine learning
Deep learning valt binnen het bredere vakgebied machine learning. Bij deze technologie wordt een model getraind met gegevens zodat het verbanden leert herkennen en nieuwe input kan verwerken.
Daarvoor worden neurale netwerken gebruikt die uit meerdere lagen bestaan. Iedere laag verwerkt informatie en geeft het resultaat door aan een volgende laag. Het woord deep verwijst naar het gebruik van meerdere van deze opeenvolgende lagen.
Zo kan een deep-learningmodel bijvoorbeeld leren welke kenmerken in afbeeldingen horen bij bepaalde objecten, welke woorden waarschijnlijk bij elkaar horen of welke patronen terugkomen in grote datasets.
Hoe werkt deep learning?
Van trainingsdata naar een getraind model
Een deep-learningmodel begint met data. Afhankelijk van de toepassing kunnen dit afbeeldingen, teksten, geluid, meetgegevens of andere digitale informatie zijn.
Tijdens het trainen verwerkt het neurale netwerk grote aantallen voorbeelden. De interne parameters van het model worden daarbij steeds aangepast om de uitkomst beter te laten aansluiten op het gewenste resultaat.
Na voldoende training kan het model nieuwe gegevens verwerken die niet letterlijk onderdeel waren van de trainingsset. Een model voor beeldherkenning kan bijvoorbeeld worden getraind met verschillende afbeeldingen van voertuigen en daarna proberen nieuwe afbeeldingen te classificeren.
Training en daadwerkelijk gebruik zijn daarbij twee verschillende fases. Nadat het model is getraind, kan het binnen software worden ingezet om nieuwe input te analyseren of een uitkomst te genereren.
Deep learning versus machine learning
Het verschil zit vooral in de manier van leren
Deep learning en machine learning worden regelmatig als synoniemen gebruikt, maar betekenen niet precies hetzelfde. Deep learning is een specifieke categorie binnen machine learning.
Bij traditionele machine-learningmethoden wordt vaak vooraf bepaald welke kenmerken uit de gegevens belangrijk zijn voor het model. Bij deep learning kan een neuraal netwerk veel van deze kenmerken tijdens de training zelf leren herkennen.
Dat maakt deep learning geschikt voor complexe gegevens zoals afbeeldingen, natuurlijke taal en geluid, maar betekent ook dat training aanzienlijke hoeveelheden data en rekenkracht kan vereisen.
Welke techniek geschikt is, hangt daarom af van het probleem, de beschikbare data en de gewenste functionaliteit. Niet iedere AI-toepassing heeft een deep-learningmodel nodig.
Waar wordt deep learning gebruikt?
Van beeldherkenning tot generatieve AI
Deep learning vormt de technische basis voor uiteenlopende moderne AI-toepassingen. Een bekend voorbeeld is computer vision, waarbij software informatie uit afbeeldingen of video probeert te herkennen.
Ook bij taaltechnologie speelt deep learning een grote rol. Modellen kunnen bijvoorbeeld tekst classificeren, informatie uit documenten halen, vragen verwerken, teksten genereren of verschillende talen verwerken.
Andere toepassingen zijn spraakherkenning, analyse van sensordata, patroonherkenning en bepaalde voorspellende modellen. Ook moderne generatieve AI-modellen zijn gebaseerd op neurale netwerken en deep-learningtechnieken.
Een deep-learningmodel staat daarbij meestal niet op zichzelf. Binnen een daadwerkelijke applicatie zijn ook softwarecomponenten nodig voor bijvoorbeeld gebruikersinteractie, gegevensverwerking, API’s, databases en het aanbieden van modelresultaten.
Deep learning binnen maatwerksoftware
AI-functionaliteit als onderdeel van een applicatie
Deep learning kan worden toegepast als een specifieke technische functie binnen bredere software. Een applicatie kan bijvoorbeeld afbeeldingen laten analyseren, documenten classificeren of grote hoeveelheden tekst verwerken.
Daarvoor moet duidelijk zijn welke input beschikbaar is, welke output gewenst is en hoe deze functie binnen de rest van de applicatie wordt gebruikt.
Soms kan daarvoor een bestaand AI-model of een beschikbare API worden ingezet. Voor andere toepassingen kan aanvullende technische ontwikkeling of modelspecifieke verwerking nodig zijn.
APPelit kan dergelijke AI-functionaliteit technisch verwerken binnen maatwerksoftware op basis van de gewenste werking, beschikbare data en functionele specificaties van de opdrachtgever.
Deep learning software laten ontwikkelen?
AI-functionaliteit technisch verwerken in software
Wilt u deep learning of andere AI-technologie toepassen binnen een nieuwe of bestaande applicatie? APPelit kan de technische software ontwikkelen waarmee modellen, gegevens en gebruikersfunctionaliteit worden samengebracht.
Bespreek welke functie de software moet uitvoeren en welke gegevens daarvoor beschikbaar zijn.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Wij werken onder andere met
