Wanneer mensen de term ‘deep learning’ gebruiken, verwijzen ze naar diepe kunstmatige neurale netwerken. Dit zijn algoritmen die nieuwe records hebben gevestigd op gebieden als deep learning, deep enhancement learning en machine learning.
Deep learning is een deelgebied van machine learning dat zich bezighoudt met algoritmen die zijn geïnspireerd op de structuur en functie van de hersenen, zogenaamde kunstmatige neurale netwerken. Het concept is dan gebaseerd op het idee om kunstmatige neurale netwerken te creëren en te gebruiken om beslissingen te nemen op basis van een gegeven set gegevens.

Het eerste bedrijf wat deep learning echt heeft ontwikkelt is Google Brain dat is opgericht in 2009. Google Brain heeft uiteindelijk geleid tot de oprichting van ’s werelds eerste kunstmatige neurale netwerk, het Google Brain Network. Deep learning is bijvoorbeeld de basis van het bekende AlphaGo-algoritme van DeepMind, dat de voormalige wereldkampioen Lee Sedol begin 2016 in Go versloeg.

Dus wat is deep learning binnen Artificial intelligence?

•  Artificial Intelligence is wanneer een computer een reeks taken kan uitvoeren op basis van instructies
• Machine learning is het proces waarbij gegevens worden verzameld en ervan worden geleerd om een taak nauwkeuriger en nauwkeuriger te voltooien.
• Deep learning ontstaat naarmate grote neurale netwerken worden opgebouwd en getraind met steeds meer gegevens. Hierdoor nemen ook de prestaties toe.
  Neurale netwerken zijn hierdoor veel krachtiger dan men zou denken vanwege hun zelflerendheid.

 

Er zijn twee termen die vaak door elkaar worden gebruikt om software te beschrijven die zich intelligent gedraagt: Deep Learning en Machine learning. Soms gaat het over Natural Language Processing (NLP) maar dit betekent in feite niets anders dan het toepassen van artificial intelligence (dan wel door machine of deep learning) voor taal.

Zoals u misschien al weet, wordt deep learning overal gebruikt waar kunstmatige intelligentie bestaat en heeft het een breed scala aan toepassingen op verschillende gebieden, zoals logistiek, maak en process industrie, financiele sector, gezondheidszorg, geneeskunde of farmaceutische industrie, retail en groothandel, de bouw, landbouw, voedsel of veevoeder producenten, overheid, gemeenten en onderwijs, en nog veel meer industrieën.

In overeenstemming met de principes van machine learning is deep learning in wezen het proces van het invoeren van enorme datasets in een kennisdatabase, die vervolgens ter beschikking wordt gesteld aan een computer om te gebruiken als een “kennisbank” voor het interpreteren van nieuwe gegevens. Het richt zich op de specifieke tools en methoden die de implementatie van machine learning mogelijk maken en de daaropvolgende oplossing van min of meer problemen die zowel menselijk als kunstmatig denken vereisen.

Het verschil tussen beide is dat machine learning begeleiding nodig heeft om een taak te volbrengen. Machine learning is een concept voor het analyseren van gegevens en biedt uitstekende aanbevelingen op basis van leerpunten. Bij machine learning moest een programmeur het algoritme repareren als de resultaten ongepast waren terwijl een deep learning modellen zijn wil doet zonder tussenkomst van de programmeur. Raar idee he?

Deep-learning-algoritmen gebruiken basistechnieken voor machine-learning om complexe problemen uit de echte wereld op te lossen door gebruik te maken van neurale netwerken die lijken op die welke worden gebruikt bij menselijke besluitvorming. Bij deeplearning gebruikt een deep kunstmatig intelligentie neuraal netwerk complexe algoritmen om een hoge mate van nauwkeurigheid te bieden bij het oplossen van complexe problemen zoals spraakherkenning, beeldverwerking en spraakverwerking. Deep learning is een nieuwe vorm van kunstmatige intelligentie / artificial intelligence of AI in de informatica.

Om deze reden is RPA steeds populairder in verschillende branches zoals de logistiek, maak en proces industrie, financiele sector, gezondheidszorg en farmaceutische indsturie, retail en groothandel, landbouw, voedsel of veevoeder producenten, bouw en overheid en gemeenten waar veel taken repetitive zijn maar ook steeds meer diepgaande analyses nodig zijn.

Benieuwd naar wat deze nieuwe techniek voor je bedrijf kan betekenen?
Kijk dan verder op onze oplossingen pagina met branche specifieke oplossingen of neem contact op!