Deep learning is een subset van Machine Learning waarbij kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt om complexe patronen in data te leren. Deze netwerken hebben meerdere lagen, vergelijkbaar met de structuur en werking van het menselijk brein, waardoor ze steeds complexere concepten kunnen leren. Deep learning wordt veelvuldig ingezet voor taken zoals beeld- en spraakherkenning, en het begrijpen van menselijke taal. Bekende voorbeelden van deep learning systemen zijn onder andere Google’s AlphaGo, dat de wereldkampioen versloeg in het bordspel Go en OpenAI’s ChatGPT, een geavanceerd taalmodel.
Waar wordt deep learning voor gebruikt?
Deep learning vindt toepassing in verschillende domeinen. Hier zijn enkele voorbeelden:
- Beeldherkenning: deep learning analyseert en herkent patronen in afbeeldingen en visuele gegevens. Het kan bijvoorbeeld producten identificeren en vergelijkbare aanbevelingen voor klanten genereren.
- Natuurlijke taalverwerking: deep learning begrijpt en verwerkt menselijke taal. Het wordt gebruikt in chatbots, virtuele assistenten en automatische vertaaldiensten.
- Voorspellende analyse: deep learning-modellen identificeren patronen in historische gegevens en doen nauwkeurige voorspellingen. Bijvoorbeeld in het analyseren van klantgedrag en voorspellen van koopvoorkeuren.
- Personalisatie: deep learning biedt gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van gebruikersvoorkeuren en gedrag. Streamingdiensten gebruiken dit om aanbevelingen te doen op basis van kijkgeschiedenis en voorkeuren van gebruikers.