Základní info
Hluboké učení (angl. deep learning) je soubor technik strojového učení, které umožňují naučit se komplexní reprezentaci dat pomocí vícevrstvých neuronových sítí. Tyto sítě jsou schopny extrahovat a zpracovat informace z více úrovní dat, čímž dokáží rozpoznávat složité vzorce a provádět pokročilé úkoly. Hluboké učení je typicky používáno pro řešení problémů, jako jsou rozpoznávání obrazů, zpracování přirozeného jazyka, generování obsahu a predikce. Oproti tradičním metodám strojního učení, které často spoléhají na manuálně určené funkce, hluboké učení umožňuje systému naučit se reprezentace dat samotné, čímž lze dosáhnout lepších výsledků a vyšší přesnosti. Při hlubokém učení se trénuje model na základě velkého množství vstupních dat a pomocí zpětného šíření chyby se optimalizují váhy a parametry neuronových sítí. Tento proces trénování může být časově náročný a vyžadovat velké množství výpočtů, což může být řešeno pomocí moderních GPU. Hluboké učení se stalo klíčovým prvkem umělých neuronových sítí a umožnilo dosáhnout pokroku v mnoha oblastech jako například rozpoznávání řeči, autonomní ježdění a obrazové rozpoznávání.
