Wat kunnen neurale netwerken doen?

Deep learning, een subcategorie van machine learning gebaseerd op de ideeën en principes van kunstmatige neurale netwerken, heeft enorm veel potentieel en wordt al breed toegepast in diverse sectoren. Het is een modern en krachtig hulpmiddel dat in staat is om veel problemen op te lossen waarvoor we eerder geen antwoorden hadden.

Deep learning kent vele toepassingen in de echte wereld, verspreid over verschillende industrieën. Hier volgen enkele klassen van problemen die door neurale netwerken worden opgelost, met specifieke voorbeelden:

• Beeldherkenning: deep learning wordt toegepast voor beeldherkenning en classificatie in veel gebieden, van het automatisch taggen van foto's op sociale media tot medische diagnoses, zoals het analyseren van MRI- of röntgenbeelden:

• Spraakherkenning: systemen zoals Siri, Google Assistant en Alexa gebruiken deep learning om menselijke spraak te verwerken en te begrijpen:

• Tekstanalyse: deep learning helpt bij de analyse en classificatie van teksten. Dit omvat klantbeoordelingen, nieuwsartikelen, sociale media en meer. Een voorbeeld hiervan is sentimentanalyse in tweets of productrecensies:

• Aanbevelingssystemen: diensten zoals Netflix of Amazon gebruiken deep learning om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van eerder gebruikersgedrag;
• Zelfrijdende auto's: deep learning stelt auto's in staat om objecten, voetgangers, andere voertuigen, verkeersborden en meer te herkennen, en vervolgens beslissingen te nemen op basis van de ontvangen informatie:

• Gezichtsherkenning: dit wordt in veel gebieden gebruikt, van het ontgrendelen van telefoons tot beveiligingssystemen en sleutelloze toegangssystemen:

• Generatieve taken: deze worden gebruikt om nieuwe data te creëren die lijkt op een deel van de originele data. Voorbeelden zijn het maken van realistische afbeeldingen van gezichten die niet in werkelijkheid bestaan, of het transformeren van een afbeelding van een winterlandschap naar een zomerse. Dit geldt ook voor taken met betrekking tot tekst- en audioprocessing.

Wat Kunnen Neurale Netwerken NIET Doen?

Tegelijkertijd zijn er enkele klassen van problemen die momenteel moeilijk of onmogelijk op te lossen zijn met behulp van deep learning of neurale netwerken:

• Het bouwen van kunstmatige algemene intelligentie (AGI): ondanks alle vooruitgang in deep learning, zijn we nog ver verwijderd van het bouwen van een machine die menselijke intelligentie in al haar diversiteit volledig kan simuleren. Elke neuraal netwerk is slechts in staat om een vooraf aangeleerde taak op te lossen:

• Taken met weinig data: deep learning vereist grote hoeveelheden data voor training. Als er weinig data is, kan het model slecht leren (underfitting) of de data onthouden zonder de benodigde patronen te extraheren (overfitting):

• Hoge eisen aan interpretatie: neurale netwerken worden vaak "black boxes" genoemd omdat het moeilijk is te begrijpen hoe ze tot een bepaalde conclusie of voorspelling zijn gekomen. Voor sommige gebieden, zoals geneeskunde of financiën, waar een hoge mate van transparantie en verklaarbaarheid vereist is, kan dit een probleem zijn:

• Taken die strikte naleving van regels vereisen: neurale netwerken zijn goed in het leren van data en het voorspellen op basis van patronen in de data, maar ze kunnen mogelijk niet omgaan met taken waarbij strikte regels of algoritmen strikt moeten worden gevolgd (bijvoorbeeld het oplossen van de vergelijking):

Over het algemeen is deep learning een krachtig hulpmiddel dat veel problemen kan oplossen. Zoals elk hulpmiddel heeft het echter zijn beperkingen en is het belangrijk om het te gebruiken waar het het meest logisch is.