Deep learning is een subset van AI machine learning en maakt gebruik van meerlaagse neurale netwerken om menselijke hersenfuncties na te bootsen, waardoor computers patronen kunnen herkennen en beslissingen kunnen nemen. Het blinkt uit in taken die een bijna menselijke manier van denken vereisen en leert rechtstreeks van enorme gegevenssets zonder handmatige extractie van kenmerken.
Zolang er digitale systemen bestaan, is het belangrijkste doel van computerwetenschappers om de mogelijkheden ervan te verbeteren tot ze menselijke intelligentie benaderen. Hoewel computers steeds weer hebben aangetoond ongeëvenaard te zijn op het gebied van geheugen, snelheid en nauwkeurigheid, zijn ze nooit in staat geweest om het menselijk brein te evenaren als het gaat om het interpreteren van de wereld om ons heen en het gebruiken van die informatie om logische, op bewijs gebaseerde beslissingen te nemen.
Deep learning kan hier verandering in brengen. Deze technologie is gebaseerd op complexe netwerken die zijn ontworpen om de besluitvormingsprocessen van het menselijk brein te imiteren. Deep learning is van essentieel belang om systemen in staat te stellen patronen te herkennen, voorspellingen te doen en taken uit te voeren die voorheen buiten de mogelijkheden van digitale intelligentie vielen.
Hoewel het een relatief nieuwe technologie is, kan de oorsprong van deep learning worden teruggevoerd tot het midden van de 20e eeuw, toen het concept 'neurale netwerken' werd geïntroduceerd. Deep learning is echter per heel recent een realiteit geworden met AI, mogelijk gemaakt door de exponentiële toename van de rekenkracht en beschikbare gegevens. Het belang van deep learning ligt in zijn ongeëvenaarde vermogen om ongestructureerde gegevens te verwerken en ervan te leren, waardoor het op veel verschillende gebieden van groot belang is: beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, autonome voertuigen en nog veel meer.
De opkomst van algemeen beschikbare AI-technologie heeft 'deep learning' tot een prominente term in het bedrijfsleven en andere kringen gemaakt. Er bestaat echter soms verwarring over wat deep learning eigenlijk inhoudt en hoe het zich verhoudt tot machine learning (ML).
Machine learning omvat de tools, technieken en processen die worden gebruikt om algoritmen te trainen om voorspellingen of beslissingen te maken op basis van gegevens. Traditionele ML-technieken zijn goed in het verwerken van gestructureerde gegevens en kunnen een breed scala aan taken uitvoeren, van het filteren van spam in e-mails tot het aanbevelen van producten op basis van de gebruikersgeschiedenis. Deze methoden vereisen vaak handmatige interventie voor het extraheren en selecteren van kenmerken, waarbij experts bepalen op welke aspecten van de gegevens het model zich moet richten.
Deep learning wordt ook gebruikt om algoritmen te leren om geïnformeerde actie te ondernemen op basis van gegevenssets, wat het tot een subset van machine learning maakt. Wat deep learning van ML onderscheidt, is dat er geen menselijke tussenkomst nodig is voor het verwerken van ongestructureerde gegevens (zoals afbeeldingen en tekst). Deep learning is opgebouwd uit neurale netwerken, waarmee het automatisch de relevante kenmerken van de gegevens kan identificeren. Daardoor is het uitermate geschikt voor complexere en genuanceerdere taken, zonder grote afhankelijkheid van menselijke experts.
Zowel deep learning als machine learning zijn subsets van AI, waarbij wordt geprobeerd menselijke intelligentie na te bootsen met digitale systemen.
Deep learning werkt met neurale netwerken, complexe algoritmen die zijn gemodelleerd naar het menselijk brein. Deze netwerken bestaan uit lagen van onderling verbonden knooppunten of neuronen, elk ontworpen om specifieke berekeningen uit te voeren op gegevens wanneer deze het netwerk doorlopen. Het proces begint met de invoerlaag, die onbewerkte gegevens ontvangt en de gegevensverwerkingsvolgorde start die een of meerdere verborgen lagen doorloopt voordat de uitvoerlaag wordt bereikt.
Het trainen van een neuraal netwerk omvat het aanpassen van de gewichten van de verbindingen tussen deze neuronen om het verschil tussen de voorspelde uitvoer en de werkelijke uitvoer te minimaliseren, een proces dat 'backpropagation' wordt genoemd. Tijdens het trainen gebruikt het netwerk een set gegevens met bekende uitvoer om van voorbeelden te leren. Het model maakt voorspellingen op basis van de invoergegevens, berekent de fout in zijn voorspellingen en past vervolgens de gewichten in omgekeerde volgorde aan (van de uitvoerlaag terug naar de invoerlaag) om de fout in daaropvolgende voorspellingen te verminderen.
Naarmate het model talloze cycli van voorspellingen, fouten en gewichtsaanpassingen doorloopt, wordt het steeds verfijnder en kan het uiteindelijk gegevens uit de praktijk verwerken. Wanneer het deep learning-model voldoende is getraind, kan het worden toegepast op nieuwe, ongeziene gegevens om intelligente beslissingen te nemen op basis van de patronen die het tijdens de training heeft leren herkennen.
Deep learning maakt het mogelijk voor digitale systemen om iets te doen waartoe ze nooit eerder in staat waren: de wereld op een menselijke manier interpreteren. Voor grote, complexe gegevenssets hoeven de relevante kenmerken niet langer eerst te worden geïdentificeerd of uitgelegd, voordat het systeem ze in zijn algoritme kan opnemen. In plaats daarvan stelt deep learning systemen in staat om nuttige informatie te extraheren uit resources die ooit buiten het bereik van AI lagen, zoals video's, audio, afbeeldingen, dialogen, enz.
Deep learning tilt intelligente automatisering naar ongekende hoogten en stelt computers in staat generatieve taken uit te voeren die ooit afhankelijk waren van menselijke creativiteit, zoals het produceren van realistische beelden, het componeren van muziek, het voeren van intelligente gesprekken of het programmeren van krachtige softwareprogramma's. Bovendien zorgt de nauwkeurige herkenning van deep learning voor vooruitgang op gebieden waar er nauwelijks ruimte is voor fouten: digitale assistenten, fraudedetectie, gezichtsherkenning, zelfrijdende voertuigen en medische apparaten. Deze toepassingen onderstrepen het potentieel van de technologie om voor meer veiligheid en gemak te zorgen.
Voor het uitvoeren van de monumentale taken die gepaard gaan met het herkennen en interpreteren van ongestructureerde gegevens, is deep learning afhankelijk van verschillende modellen. Deze modellen verschillen aanzienlijk in architectuur en werking en zijn elk ontworpen om uit te blinken in verschillende categorieën taken.
Convolutional neural networks zijn gespecialiseerd in het verwerken van gestructureerde rastergegevens. CNN's gebruiken convolutionele lagen om invoer te filteren op nuttige informatie, waardoor de complexiteit van de gegevens efficiënt wordt verminderd en de essentiële kenmerken behouden blijven. Dit vermogen maakt CNN's zeer effectief voor taken zoals beeldherkenning, objectdetectie en zelfs analyse van medische beelden (waar het herkennen van patronen en ruimtelijke hiërarchieën een belangrijke rol speelt bij medische diagnoses).
Recurrent neural networks zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken. RNN's kunnen informatie in het 'geheugen' bewaren en beslissingen nemen op basis van zowel de huidige invoer als de informatie van eerdere invoer. Dit kenmerk is vooral nuttig voor toepassingen zoals vertalen, spraakherkenning en tijdreeksvoorspelling.
Transformatormodellen groeien momenteel snel uit tot de basis van moderne natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing, NLP). In tegenstelling tot RNN's verwerken transformators volledige reeksen gegevens tegelijkertijd, waardoor ze uiterst efficiënt en effectief zijn voor het verwerken van grote sets tekstgegevens. Hun architectuur maakt een beter inzicht in de context binnen de gegevens mogelijk, waardoor taken zoals teksten samenvatten, vragen beantwoorden en gedetailleerde teksten genereren, mogelijk worden.
Het multilayer perceptron is de meest basale vorm van een neuraal netwerk en bestaat uit een minimaal aantal lagen. Deze worden beschreven als 'feedforward', aangezien het proces voor gegevensevaluatie slechts in één richting beweegt en geen feedbacklussen bevat. Hoewel dit model minder complex is dan sommige andere, zijn MLP's soms beter geschikt voor onvoorspelbare of onregelmatige gegevenssets.
Zoals eerder genoemd, bestaan deep learning-systemen uit complexe architecturen die bekend staan als neurale netwerken. Deze netwerken zijn gestructureerd in lagen, elk met een specifieke functie, die samenwerken om gegevens te verwerken, patronen te herkennen en uitvoer te produceren op basis van invoer. Deze lagen zijn de meest fundamentele onderdelen van deep learning-technologieën:
De invoerlaag is de poort voor gegevens die het neurale netwerk binnenkomen. Elk neuron in de invoerlaag vertegenwoordigt een kenmerk van de invoergegevens, waardoor deze worden voorbereid op verwerking door volgende lagen. De aard en structuur van de invoerlaag variëren afhankelijk van het type en de indeling van de gegevens die worden geanalyseerd.
Verborgen lagen bevinden zich tussen de invoer- en uitvoerlagen, waar het grootste deel van de berekeningen plaatsvindt. Deze lagen worden 'verborgen' genoemd omdat ze niet rechtstreeks met de externe omgeving communiceren. In plaats daarvan voeren ze transformaties uit op de invoer die ze ontvangen, waarbij ze kenmerken extraheren en verfijnen terwijl de gegevens steeds verder door het netwerk worden gevoerd. Meer geavanceerde deep learning-systemen bevatten doorgaans een groot aantal complexe verborgen lagen.
De uitvoerlaag is de laatste fase van een neuraal netwerk en produceert de resultaten van de berekeningen voor extern gebruik. De uitvoerlaag verwerkt de kenmerken die door de verborgen lagen zijn geëxtraheerd tot een begrijpelijk resultaat; het aantal mogelijke uitvoeren correleert met het aantal knooppunten in de uitvoerlaag.
Het vermogen van deep learning om complexe gegevens te interpreteren en ervan te leren zonder expliciete programmering, kan op vele manieren worden toegepast, zoals:
Computervisie
Computervisie stelt systemen in staat om de visuele wereld te interpreteren en ermee te communiceren. Dit verandert branches als beveiliging en de gezondheidszorg radicaal door het automatiseren van taken zoals beeldherkenning en objectdetectie.Natuurlijke taalverwerking (NLP)
NLP maakt het mogelijk voor systemen om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren. Deze technologie maakt chatbots, realtime vertaalservices, documentsamenvattingen, bedrijfsinformatieanalyse van geschreven content en meer mogelijk.Zelfrijdende voertuigen
Dankzij deep learning kunnen zelfrijdende voertuigen sensorgegevens interpreteren om in een fractie van een seconde beslissingen te nemen in dynamische omgevingen, wat zorgt voor een extra niveau van veiligheid en controle.Spraakherkenning
Deze technologie zet menselijke spraak om in een indeling die systemen kunnen begrijpen, waardoor gebruikersinterfaces intuïtiever en toegankelijker worden. Dit wordt gebruikt om gesproken dialogen om te zetten in tekstindeling en om realtime ondertiteling te maken.Voorspellende analyses
Deep learning gebruikt historische gegevens om toekomstige trends te voorspellen en helpt bij het optimaliseren van op gegevens gebaseerde besluitvorming in de financiële branche, de gezondheidszorg, marketing en andere branches.Aanbevelingsengines
Deep learning personaliseert gebruikerservaringen op digitale platforms en verbetert content, productaanbevelingen en reclame, wat een aanzienlijke invloed heeft op e-commerce en entertainment.Reinforcement learning
Doordat ze proefondervindelijk de optimale acties leren, blinken deep learning-modellen uit in complexe besluitvormingsprocessen, van strategische spellen tot robotica.Robotica
Deep learning stelt robots in staat om op een meer geavanceerde en autonome manier met hun omgeving te communiceren, wat zorgt voor verbeterde toepassingen op het gebied van productie, verkenning en persoonlijke ondersteuning.Signaalverwerking
Geavanceerde signaalverwerking met deep learning verbetert de efficiëntie en nauwkeurigheid van geëxtraheerde informatie uit verschillende gegevenstypen, waardoor de communicatie, gezondheidszorg en milieubewaking worden verbeterd.
Als je kijkt naar de hierboven genoemde use cases, zijn de toepassingen van deep learning in de praktijk bijna onbeperkt. Hieronder volgen enkele van de meest opmerkelijke manieren waarop deep learning het verschil maakt:
Bij overheden en wetshandhavingsinstanties analyseren deep learning-algoritmen transactiegegevens om patronen te detecteren die wijzen op frauduleuze of criminele activiteiten. Via spraakherkenning, computervisie en andere toepassingen helpt deep learning bij het filteren van grote hoeveelheden gegevens, waardoor de snelheid en nauwkeurigheid van onderzoeksanalyses en bewijsverzameling worden verbeterd. Naast wetshandhaving kunnen overheden deep learning ook gebruiken om de wensen en behoeften van burgers beter te begrijpen en om toekomstige resultaten en trends te voorspellen.
De financiële branche gebruikt deep learning voor voorspellende analyses, wat handel op basis van algoritmen, risicobeoordeling voor leningen, fraudedetectie en beheer van krediet- en investeringsportfolio's ondersteunt. Het vermogen van deep learning om ongestructureerde gegevens te analyseren om patronen te identificeren, helpt financiële instellingen beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
AI-gestuurde tools zoals chatbots en virtuele agents kunnen een verscheidenheid aan klantenservicetaken afhandelen, van het beantwoorden van veelgestelde vragen tot het doorschakelen van oproepen naar de juiste afdeling of agent.
Beeldherkenningstoepassingen die zijn gebaseerd op deep learning helpen medische specialisten en radiologen een groter aantal beelden in minder tijd te analyseren. Deze technologie verbetert de vroegtijdige detectie van ziekten en optimaliseert tegelijkertijd de nauwkeurigheid van diagnoses.
Deep learning personaliseert de winkelbeleving door klantvoorkeuren te voorspellen en voorraadbeheer te stroomlijnen. Het helpt retailers te anticiperen op de behoeften van klanten, voorraadniveaus te optimaliseren en de beste producten te vinden tegen de laagste prijs.
Productie maakt gebruik van deep learning om kwaliteitscontrole, voorspellend onderhoud en operationele efficiëntie te verbeteren. Door defecten te identificeren, processen te bewaken en apparatuurstoringen te voorspellen, vermindert deep learning de downtime en onderhoudskosten in industriële omgevingen.
Deep learning verbetert de productiviteit en operationele planning in de transport- en logistieke branche. Software voor voorspellend onderhoud anticipeert op potentiële storingen, terwijl het realtime volgen van voertuigen het wagenparkbeheer optimaliseert.
Nutsbedrijven gebruiken deep learning om de callcenteractiviteiten, onderhoudsplanning en belastingsprognoses te verbeteren. Door diverse typen gegevens te analyseren, krijgt deep learning de inzichten die nodig zijn om de verkoop- en belastingstrategie te ondersteunen en corrigerende acties aan te bevelen voor het onderhoud van leidingen en apparatuur.
Hoewel deep learning een aantal belangrijke ontwikkelingen mogelijk maakt in een aantal branches, brengt het ook verschillende uitdagingen met zich mee die de toepassing en effectiviteit ervan kunnen belemmeren. Organisaties die deep learning willen inzetten, moeten deze obstakels overwinnen om de mogelijkheden ervan volledig te benutten. Houd rekening met het volgende wanneer je overweegt deep learning-oplossingen te implementeren:
Deep learning-modellen hebben enorme hoeveelheden hoogwaardige, gelabelde gegevens nodig om effectief te worden getraind. Deze vereiste kan een aanzienlijke belemmering vormen, vooral op gebieden waar gegevens schaars of gevoelig zijn of duur zijn om te verwerven.
Technieken voor gegevensuitbreiding, die de grootte en diversiteit van gegevenssets verbeteren door gewijzigde versies van bestaande gegevens te maken, kunnen dan uitkomst bieden. Daarnaast kan transfer learning worden gebruikt, waarbij een model dat voor één taak is ontwikkeld, wordt hergebruikt voor een tweede, gerelateerde taak, waardoor er minder behoefte is aan grote gegevenssets in het nieuwe domein.
Het trainen van deep learning-modellen kan een langzaam, moeizaam proces zijn, vooral naarmate modellen en gegevenssets groeien. Dit kan de ontwikkeling en implementatie van AI-oplossingen belemmeren.
Technieken zoals gedistribueerde berekening kunnen worden gebruikt om het trainingsproces te versnellen door de werklast over meerdere processors te verdelen. Efficiëntere algoritmen en hardwareversnellers kunnen de trainingstijd ook verkorten
De complexiteit van deep learning-modellen vereist vaak aanzienlijke computerresources, die voor kleinere organisaties of onderzoekers onbetaalbaar kunnen zijn.
Om dit aan te pakken, kunnen gebruikers cloudgebaseerde services gebruiken die schaalbare AI-verwerkingsmogelijkheden bieden. Gebruikers betalen voor de rekenkracht die ze nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben. Een andere benadering is het optimaliseren van de modelarchitectuur, zodat modellen lichter en sneller worden zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
Deep learning-modellen, vooral modellen met veel lagen, kunnen een soort 'zwarte dozen' worden, waarbij het moeilijk wordt om te begrijpen hoe ze tot een bepaalde beslissing zijn gekomen. Dit gebrek aan transparantie kan problematisch zijn, vooral in branches die duidelijke audittrails en aansprakelijkheid vereisen.
Het ontwikkelen van eenvoudiger te interpreteren modellen of het integreren van technieken zoals verklaarbare AI (explainable AI, XAI) die helpen het besluitvormingsproces te verduidelijken, kan de transparantie vergroten.
Deep learning-modellen raken soms te sterk afgestemd op de trainingsgegevens, waardoor ze deze onthouden in plaats van leren om op basis ervan te generaliseren. Dit wordt 'overfitting' (te sterke afstemming) genoemd en het leidt tot slechte prestaties voor nieuwe, ongeziene gegevens.
Om overfitting te voorkomen, kunnen technieken zoals regularisatie en dropout worden gebruikt om complexiteit te bestraffen of eenheden willekeurig weg te laten tijdens het trainen, waardoor het model beter leert presteren voor verschillende gegevenssets.
Hoewel deep learning uitdagingen met zich meebrengt, biedt het een reeks voordelen die het tot een onmisbare tool maken in moderne technologie- en bedrijfsbranches. De belangrijkste voordelen van het implementeren van deep learning zijn:
Deep learning-modellen staan bekend om hun nauwkeurigheid, met name bij taken met extreem complexe gegevenssets. Dit komt doordat de modellen direct kunnen leren van grote hoeveelheden onbewerkte gegevens, waarbij ze continu hun algoritmen verfijnen en nauwkeurigheid verbeteren naarmate ze meer informatie verwerken.
Deep learning gaat verder op het vlak waarop traditionele machine learning-modellen vaak tekortschieten: werken met onverwerkte, ongestructureerde gegevens. Deep learning-modellen kunnen automatisch de belangrijke kenmerken van complexe gegevens detecteren en leren kennen zonder menselijke tussenkomst. Dit vereenvoudigt het voorbereiden van gegevens en verbetert het vermogen van systemen om inzichten te ontdekken in gegevens die te gevarieerd zijn voor conventionele analysemethoden.
Deep learning blinkt uit in het identificeren van verborgen patronen en relaties in gegevens die menselijke experts mogelijk niet zouden opmerken. Door deze patronen te onthullen, biedt deep learning organisaties nieuwe inzichten om innovatie te stimuleren en strategieën te verbeteren.
Deep learning kan zonder toezicht worden toegepast, wat betekent dat het de gegevens kan interpreteren zonder dat het gelabelde gegevenssets nodig heeft. Dit is vooral waardevol bij het verwerken van grote hoeveelheden ongelabelde gegevens waarbij handmatig labelen onpraktisch of onmogelijk zou zijn.
Deep learning kan goed vluchtige gegevens (zoals realtime gegevensstromen op vlakken zoals analyse van socialmediatrends of voorspellingen voor de aandelenmarkt) verwerken en zich dynamisch aanpassen aan veranderingen in gegevenspatronen. Dit is cruciaal voor toepassingen waarbij gegevens voortdurend veranderen.
De cloud is uitermate geschikt voor het uitvoeren van deep learning-algoritmen en biedt extra voordelen voor wie deze technologieën wil combineren. Deep learning in de cloud is ongeëvenaard op het gebied van schaalbaarheid en snelheid, waardoor organisaties de extra resources en verwerkingskracht krijgen die ze nodig hebben om zelfs de meest uiteenlopende gegevenssets te verwerken.
Voor bedrijven die hun ongestructureerde gegevens intelligent willen toepassen, heeft ServiceNow de oplossing. Door deep learning-algoritmen in IT-beheeroplossingen te integreren, stelt ServiceNow organisaties in staat taken zoals incidentdetectie, werkroutering en kennisbeheer te automatiseren en te optimaliseren. Natural Language Understanding en natuurlijke taalverwerking op het Now Platform® zorgen ervoor dat virtuele agents soepel kunnen communiceren met gebruikers en ondersteuning en oplossingen kunnen bieden die snel en relevant zijn. Bovendien stroomlijnen de intelligente documentverwerking en voorspellende analyses van ServiceNow complexe activiteiten en besluitvormingsprocessen, waardoor bedrijven kunnen anticiperen op behoeften en hun strategieën kunnen afstemmen om hun doelen te bereiken.
De uitgebreide AI-mogelijkheden van ServiceNow omvatten een reeks functies, waaronder machine learning, generatieve AI en gegevensanalyse, die allemaal zijn geïntegreerd in een beveiligde cloudomgeving. Dit stelt bedrijven in staat geavanceerde AI-oplossingen te implementeren zonder diepgaande expertise op het gebied van gegevenswetenschap, waardoor ze toegankelijk zijn voor elke gebruiker in elke branche.
Klaar om dieper in je gegevens te duiken? Ontdek hoe ServiceNow je bedrijfsactiviteiten kan transformeren; plan vandaag nog een demo en ervaar de toekomst van AI voor ondernemingen.