Noțiuni și concepte privind digitalizarea
Deep Learning
Deep learning este o metodă de machine learning care permite computerelor să învețe prin acțiuni repetate și prin identificarea tiparelor. Este o tehnologie esențială dezvoltării mașinilor autonome și capacității acestora de a recunoaște semnele de cirulație și de a distinge între un om și un stâlp sau tehnologia care stă la baza recunoașterii vocale pe care o avem disponibilă în buzunar, chiar pe telefoanele noastre. 
Prin tehnologia deep learning, un computer învață să efectueze sarcini de clasificare utilizând imagini, text sau sunet. Astfel, deviceurile pot atinge acuratețe maximă în îndeplinirea unor sarcini, depășind uneori performanțele umane. Modelele sunt antrenate folosind un set mare de date etichetate și arhitecturi de rețele neuronale structurate pe mai multe straturi.
Conceptul de “Deep Learning” (învățare profundă) se referă la o ramură avansată a învățării automate (machine learning), care este însăși o subcategorie a inteligenței artificiale (IA). Este inspirat de structura și funcționarea creierului, în special prin interconectarea unui număr mare de neuroni. Iată câteva puncte cheie:
Straturi de Neuroni: Structurile de deep learning, cunoscute sub numele de rețele neurale artificiale, au straturi de noduri sau “neuroni”. Fiecare strat poate procesa aspecte ale datelor de intrare și poate transmite rezultatele sale straturilor ulterioare.
Învățare bazată pe Date: Sistemele de deep learning învață direct din cantități mari de date. Termenul “deep” (profund) din deep learning se referă la numărul de straturi prin care sunt transformate datele. Mai multe straturi permit extragerea și învățarea unor caracteristici mai complexe.
Retropropagarea și Optimizarea: O tehnică fundamentală în deep learning este retropropagarea, care ajustează greutățile rețelei neurale pe baza ratei de eroare (diferența dintre rezultatul prezis și cel real) obținută în epoca (iterația) anterioară.
Aplicații: Deep learning-ul este utilizat în diverse domenii, de la recunoașterea vocală și vizuală, până la procesarea limbajului natural și diagnosticarea medicală. Aceste sisteme pot identifica modele și caracteristici în datele brute mult mai eficient decât metodele tradiționale, datorită capacității lor de a învăța, a se auto-îmbunătăți și a face predicții sau decizii complexe.
În esență, deep learning-ul reprezintă o evoluție semnificativă în domeniul IA, permițând calculatoarelor să identifice și să înțeleagă modele și caracteristici complexe în date, la un nivel apropiat de cel uman.
