Blog > Jak działa deep learning oraz transformacji danych  w sztucznej inteligencji?

Deep learning (uczenie głębokie) to jedna z dziedzin sztucznej inteligencji (AI), a dokładniej uczenia maszynowego (machine learning). Polega na tworzeniu i trenowaniu sztucznych sieci neuronowych, które są inspirowane strukturą i działaniem ludzkiego mózgu.

1. Transformacja danych (Data Transformation)

Transformacja to proces przygotowania surowych danych do uĹźycia w modelach AI/ML. Jest kluczowa, poniewaĹź jakość danych bezpośrednio wpływa na skuteczność modelu.

Jak działa?

a) Normalizacja i standaryzacja

• Normalizacja: Skalowanie wartości do zakresu [0, 1] np. dla pikseli obrazów (0–255 → 0–1).

   

  X_normalized = (X - X.min()) / (X.max() - X.min())

• Standaryzacja: Przekształcenie danych do rozkładu o średniej 0 i odchyleniu standardowym 1.

   

  X_standardized = (X - X.mean()) / X.std()

Po co? Zapobiega dominacji cech o duĹźych wartościach (np. dochód w USD vs. wiek).

b) Kodowanie kategorycznych cech

• One-Hot Encoding: Zamiana kategorii (np. "kot", "pies") na wektory binarne.

   

  "kot" → [1, 0], "pies" → [0, 1]

• Embedding: Zaawansowane kodowanie (uĹźywane w NLP), gdzie słowa mapowane są na wektory liczbowe o znaczeniu (np. word2vec).

c) Redukcja wymiarowości

• PCA (Principal Component Analysis): Wyodrębnienie najwaĹźniejszych cech, usuwając redundancję.

• t-SNE: Wizualizacja danych wielowymiarowych w 2D/3D.

d) Ekstrakcja cech (Feature Extraction)

• Dla obrazów: Wykrywanie krawędzi, kolorów, tekstur.

• Dla tekstu: Tworzenie bag-of-words, TF-IDF.

2. Deep Learning (Głębokie Uczenie)

Deep learning to poddziedzina ML, która wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do automatycznego uczenia się hierarchicznych reprezentacji danych.

Jak działa?

a) Architektura sieci neuronowych

• Warstwy ukryte: Sieć składa się z wielu warstw (stąd "głębokie"), np.:

  • Warstwa wejściowa: Przyjmuje dane (np. piksele obrazu).

  • Warstwy ukryte: Wykonują nieliniowe transformacje (np. funkcje aktywacji ReLU, sigmoid).

  • Warstwa wyjściowa: Generuje wynik (np. klasę obrazu "kot").

b) Kluczowe techniki

• Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN):

  • UĹźywane do analizy obrazów.

  • Filtry konwolucyjne wykrywają lokalne wzorce (np. krawędzie, kształty).

  • Przykład: Rozpoznawanie twarzy w zdjęciach.

• Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN) i Transformers:

  • RNN: Przetwarzają sekwencje (np. tekst, dane czasowe) dzięki pamięci wewnętrznej.

  • Transformers (np. GPT, BERT): UĹźywają mechanizmu uwagi (attention) do analizy zaleĹźności długodystansowych. Są podstawą współczesnego NLP.

• Autoenkodery: Kompresują dane do niĹźszego wymiaru i odtwarzają je (uĹźyteczne w detekcji anomalii).

c) Proces uczenia

1. Forward propagation: Dane przechodzą przez sieć, generując predykcję.

2. Funkcja straty: Oblicza błąd (np. MSE dla regresji, cross-entropy dla klasyfikacji).

3. Backpropagation: Propagacja wsteczna błędów – gradienty są obliczane i wykorzystywane do aktualizacji wag sieci.

4. Optymalizatory: Algorytmy jak Adam lub SGD minimalizują funkcję straty.

d) Transfer Learning

• Wykorzystanie wstępnie wytrenowanych modeli (np. ResNet, BERT) i dostosowanie ich do nowych zadań z mniejszą ilością danych.

• Przykład: Fine-tuning modelu BERT do analizy sentimentu w języku polskim.

Przykłady zastosowań deep learningu

• Komputerowe widzenie (CV): Autonomiczne samochody, rozpoznawanie obiektów.

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Tłumaczenie maszynowe, generowanie tekstu (np. ChatGPT).

• Generatywne AI: Tworzenie obrazów (np. DALL-E), muzyki, głosu.

Połączenie transformacji danych i deep learningu

1. Dane surowe → Transformacja (np. normalizacja obrazów, tokenizacja tekstu).

2. Przygotowane dane → Podawane do sieci neuronowej.

3. Sieć automatycznie uczy się cech wyĹźszego poziomu (np. w CNN: od krawędzi → kształty → obiekty).

Wyzwania deep learningu

• DuĹźe zapotrzebowanie na dane: Głębokie modele wymagają milionów przykładów.

• Moc obliczeniowa: Trening wymaga GPU/TPU.

• Overfitting: Sieć "zapamiętuje" dane zamiast się uogólniać (zapobiega się np. dropoutem).

• Interpretowalność: Trudność w zrozumieniu, jak sieć podejmuje decyzje (np. czarne skrzynki).

Podsumowanie

• Transformacja danych to "przygotowanie składników" przed gotowaniem – bez niej modele nie działają poprawnie.

• Deep learning to "kuchnia molekularna" AI: wykorzystuje złoĹźone, wielowarstwowe struktury do ekstrakcji zaawansowanych wzorców, których człowiek nie jest w stanie ręcznie opisać.

• Razem tworzą fundament współczesnych systemów AI, od rozpoznawania twarzy po generowanie ludzkiego języka.