Djupinlärning är en avancerad underkategori av maskininlärning som använder stora neurala nätverk med många lager (därav namnet "djupt") för att analysera och tolka stora mängder data. Djupinlärning är särskilt kraftfull för att identifiera mönster och göra förutsägelser baserat på komplexa och högdimensionella data, såsom bilder, ljud och text. De neurala nätverken i djupinlärning är inspirerade av den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Ett neuralt nätverk består av noder, eller "neuroner", ordnade i lager. Varje nod i ett lager är kopplad till noder i nästa lager genom vikter, som justeras under träningsprocessen. Data matas in i det första lagret och passerar genom de påföljande lagren, där varje lager successivt extraherar och förfinar funktioner från datan. Ett viktigt begrepp i djupinlärning är "funktionsinlärning", vilket innebär att nätverket självt lär sig vilka funktioner i datan som är viktiga för en specifik uppgift, istället för att dessa funktioner ska definieras av en människa. Detta gör djupinlärning särskilt kraftfull för uppgifter som bild- och taligenkänning. Djupinlärning har använts för att göra betydande genombrott inom AI, såsom att utveckla system som kan slå människor i komplexa spel som Go, skapa realistiska syntetiska röster och ansikten, och förbättra automatiserad översättning mellan språk. ## Instuderingsfrågor 1. Vad är djupinlärning och hur skiljer den sig från traditionell maskininlärning? 2. Vad innebär begreppet "funktionsinlärning" i sammanhanget av djupinlärning? 3. Vilka typer av uppgifter är djupinlärning särskilt lämpad för? ## Reflekterande frågor 1. Hur tror du djupinlärning kan påverka framtidens teknologier? 2. Vilka etiska överväganden bör beaktas när djupinlärning används för att skapa eller modifiera digitalt innehåll, såsom bilder eller ljud? --- > [!Info] Källor > Text: Oredigerad, ChatGGPT GPT 4.0, [Läromedelsverkstan](https://chat.openai.com/g/g-gi7Vb6kU0-laromedelsverkstan), 2024-01-28