De ce e important să înveți Deep Learning acum?

Învață Deep Learning la Telecom Academy!

Dacă activezi în momentul de față într-o zonă care utilizează date pentru activitatea principală, probabil că ai auzit de Machine Learning. Acest domeniu a început să devină din ce în ce mai popular întrucât datorită lui putem rezolva anumite probleme care sunt greu sau imposibil de rezolvat prin algoritmi euristici. Printre acești algoritmi de ML există subdomeniul algoritmilor de Deep Learning. Acesta are o importanță ridicată în prezent datorită mai multor factori. 

Foto: Getty Images/iStockphoto

De ce e Deep Learning important?

În prezent, deep learning reprezintă zona cu cel mai mare interes din aria inteligenței artificiale. Această tendință a început în urmă cu câțiva ani și este din ce in ce mai vizibilă în prezent, pe măsură ce lumea descoperă din ce în ce mai mult ce pot realiza acești algoritmi.

Performanțe ridicate față de algoritmii clasici

Algoritmii de deep learning au potențialul de a modela aproape orice problemă de învățare automată care poate fi modelată prin algoritmi clasici, în general obținând rezultate mai bune. Putem, de asemenea, prin utilizarea lor, să abordăm use case-uri folosind tipuri de date precum imagini, text, audio, etc. Aceste tipuri de date sunt utilizate și in prisma altor algoritmi în afară de deep learning, însă cu performanțe reduse și complexitate ridicată.

Datele sunt avantajul nostru

Din punct de vedere al antrenării, rețelele neuronale au nevoie, în general, de mai multe date decât algoritmii clasici pentru a învăța o problemă. Din fericire, în prezent există mai multe date colectate ca oricând. O altă perspectivă este faptul că majoritatea datelor colectate sunt date nestructurate (format text, imagine, video), date pe care rețelele neuronale excelează comparativ cu algoritmii clasici. 

Limitările hardware sunt reduse

Una din limitările care a daterminat și aparitia AI winter este limitarea hardware. Acela a fost un moment în care investițiile și cercetarea pe zona inteligenței artificiale a fost puternic frânată din cauza lipsei componentelor hardware. Din fericire, în ziua de azi există procesoare, memorii și plăci video suficient de puternice care au permis dezvoltarea accelerată a inteligenței artificiale. 

Cercetarea din domeniu

De departe cea mai populară și mai cercetată zonă în cadrul inteligenței artificiale este cea de deep learning. În fiecare an (aș spune chiar lună) domeniul avansează cu pași repezi. Acest lucru determină ca în intervale scurte de timp să apară modele și arhitecturi noi de rețele neuronale, tehnici noi de antrenare și prelucrare a datelor care obțin rezultate state-of-the-art pe task-urile aferente lor.

Algoritmi versatili

Algoritmii de deep learning sunt versatili, întrucât ei pot fi folosiți în aproape orice domeniu. Până la descoperirea acestora, aplicații precum asistenții vocali asemănători oamenilor, sistemele de pilot automat realitatea augmentată realistă erau doar niște idealuri greu de atins. Acum sunt pe punctul de a deveni realități. 

Acestea fiind spuse, de ce este important ca noi să învățăm și să înțelegem ce este, de fapt, în spatele acestor algoritmi?

Este un domeniu foarte căutat în companii

Majoritatea companiilor caută, în prezent, oameni care cunosc și această zona de deep learning pe lângă algoritmii clasici de ML. Este posibil să găsiți și locuri în care acest lucru nu este o necesitate, însă să fiți siguri că de la un punct încolo va deveni.

Versatilitate și aplicabilitate ridicată

Ați avut vreodată vreo problemă în care aveați niște date și vi se părea aproape imposibila de rezolvat prin procese logice și algoritmice clasice? Ei bine, în situații de genul acesta, trebuie să ne punem întrebarea dacă nu cumva putem să rezolvăm acea problemă folosind ML. Algoritmii de deep learning pot rezolva un număr variat de probleme atât timp cât dispunem de datele necesare.

Cost de oportunitate

Am menționat, mai sus, că majoritatea companiilor caută în prezent oameni care știu să utilizeze acești algoritmi. Pe măsură ce domeniul evoluează, aproape toate companiile vor utiliza tool-uri și aplicații care folosesc acești algoritmi pentru potențialul de automatizare pe care pot să îl acceseze. Deși în prezent pare încă un domeniu exotic, în viitor cu siguranță va fi utilizat în toate industriile și va sta la baza următoarei revoluții. 

Proiecte diversificate și interesante

Ținând cont că algoritmii de deep learning pot lucra cu orice tip de date disponibile, aplicațiile acestora sunt foarte vaste și proiectele care pot fi abordate pot fi foarte interesante. Dacă vă plac mașinile, de exemplu, puteți lucra la un sistem de pilot autonom pentru acestea. Dacă vă place să citiți, puteți să lucrați la modele care să extragă informații esențiale din text. Sau dacă sunteți pasionați de muzică, puteți să implementați modele care să genereze muzica pe stilurile voastre preferate. Imaginația este limita. 

Unde poți învăța Deep Learning?

Un punct bun de plecare pentru a învăța sunt cursurile de Deep Learning și Machine Learning Fundamentals oferite de Telecom Academy precum și alte materiale și documentații (în engleză). Ulterior, dacă sunteti pasionați de acest domeniu recomand urmarea unor studii de master în această zonă.

Aruncă acum o privire pe varianta Demo gratuită a cursului de Deep Learning și alege să investești în tine!

Instructor Cosmin Manolescu, Senior Machine Learning Engineer