Deep learning, een subset van machine learning, heeft de laatste jaren enorme vooruitgang geboekt en heeft ons nieuwe mogelijkheden geboden om complexe taken uit te voeren, variĆ«rend van beeldherkenning en spraakverwerking tot autonome voertuigen en robotica. Een van de belangrijkste technieken binnen deep learning zijn neurale netwerken, een model dat is geĆÆnspireerd op de werking van het menselijk brein en dat wordt gebruikt voor het leren van representaties van gegevens op meerdere niveaus van abstractie.
Neurale netwerken bestaan uit meerdere lagen van kunstmatige neuronen die met elkaar zijn verbonden en informatie verwerken door middel van complexe wiskundige berekeningen. Deze netwerken kunnen worden getraind met behulp van grote hoeveelheden gegevens, waardoor ze complexe patronen en structuren kunnen leren herkennen en voorspellingen kunnen doen op basis van nieuwe informatie.
Een van de meest opvallende toepassingen van deep learning is beeldherkenning, waarbij computers afbeeldingen kunnen analyseren en objecten, gezichten en scĆØnes kunnen identificeren met een ongekende nauwkeurigheid. Deze technologie wordt gebruikt in diverse toepassingen, zoals zelfrijdende auto’s, medische beeldvorming en beveiligingssystemen.
