Terug naar begrippenlijst
Deep learning (DL)
Deep learning is een krachtige vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die gebruikmaakt van neurale netwerken om patronen in data te herkennen. Het wordt toegepast in onder andere gezichtsherkenning, automatische vertalingen en zelfrijdende auto’s. Wat deep learning zo bijzonder maakt, is dat het leert van data zonder expliciete instructies. Hierdoor kan het complexe taken uitvoeren die voor traditionele software te moeilijk zijn.
Inhoudsopgave
De magie achter deep learning: Hoe werkt AI zelf?
Deep learning draait om kunstmatige neurale netwerken (KNN), die zijn geïnspireerd op de manier waarop het menselijk brein werkt. Zo’n netwerk bestaat uit drie soorten lagen:
- Inputlaag: ontvangt ruwe data, zoals afbeeldingen of tekst.
- Verborgen lagen: verwerken de informatie en herkennen patronen.
- Outputlaag: geeft het eindresultaat, zoals een voorspelling of classificatie.
Tijdens het leerproces past het netwerk zichzelf voortdurend aan om betere resultaten te behalen. Dit gebeurt via technieken zoals backpropagation en gradient descent, die het model steeds slimmer maken.
Deep learning vs. machine learning
Deep learning is een subcategorie van machine learning, maar met een belangrijk verschil: het kan zelf patronen ontdekken zonder dat een mens kenmerken hoeft te selecteren. Dit maakt deep learning veel krachtiger, maar ook veeleisender qua rekenkracht en data.
| Kenmerk | Machine learning | Deep learning |
| Feature engineering | Handmatig | Automatisch |
| Databehoefte | Minder data nodig | Enorme datasets vereist |
| Rekenkracht | Minder intensief | Vereist GPU’s en TPU’s |
| Interpretatie | Vaak goed te begrijpen | Moeilijk te doorgronden |
De onzichtbare kracht achter slimme technologie
Deep learning is overal om ons heen, vaak zonder dat we het doorhebben. Neem bijvoorbeeld gezichtsherkenning op je telefoon. Dankzij slimme AI-modellen weet je smartphone precies wie jij bent, zelfs als je net wakker wordt met een warrige haardos. Ook bij foto-apps die automatisch filters toepassen of beelden verbeteren, speelt deep learning een grote rol.
En wat dacht je van slimme assistenten zoals Siri en ChatGPT? Die begrijpen steeds beter wat je bedoelt, kunnen gesprekken voeren en zelfs je favoriete muziek aanbevelen. Dit komt doordat deep learning helpt bij natuurlijke taalverwerking, waardoor technologie steeds menselijker aanvoelt.
Of je het nu doorhebt of niet, deep learning werkt achter de schermen om technologie slimmer, sneller en gebruiksvriendelijker te maken. En dit is nog maar het begin.
Veelgestelde vragen
Ja, deep learning vereist kennis van programmeertalen zoals Python en frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.
Een convolutional neural network (CNN) is een type deep learning-model dat gespecialiseerd is in beeldherkenning.
Dat hangt af van de toepassing, maar meestal zijn duizenden tot miljoenen datapunten nodig om een goed presterend model te trainen.
Supervised learning werkt met gelabelde data, zoals afbeeldingen met categorieën. Unsupervised learning zoekt zelf patronen in ongestructureerde data zonder vooraf gedefinieerde labels.
Wil je zelf aan de slag met deep learning? Begin met een project in Google Colab of experimenteer met kant-en-klare AI-modellen zoals OpenAI’s GPT.
Bo Pennings Solutions architect
