Artificial Intelligence (AI), machine learning, deep learning. Dit zijn termen die we de laatste tijd vaak tegenkomen in diverse media, maar de betekenissen van deze termen zijn duidelijk verschillend. In deze post willen we deze drie concepten samenvatten en vervolgens de verschillende deep learning frameworks die we in de toekomst zullen behandelen kort introduceren. In deze serie zullen we de voordelen en kenmerken van elk framework analyseren, zodat lezers een geschikt framework kunnen kiezen.

De concepten van AI, machine learning en deep learning

AI (Artificial Intelligence, kunstmatige intelligentie) verwijst naar de technologie die het mogelijk maakt voor computersystemen om de taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Het doel van AI is om complexe problemen op te lossen of grote hoeveelheden data te analyseren om zinvolle resultaten te verkrijgen. In dit proces is AI ontworpen om niet alleen eenvoudige berekeningen uit te voeren, maar ook hogere denk- en redeneervaardigheden te hebben, inclusief leren. AI valt grofweg in twee categorieën. De eerste is zwakke AI (Weak AI), die is getraind om specifieke taken uit te voeren, en de tweede is sterke AI (Strong AI), die een denkwijze bezit die vergelijkbaar is met die van mensen. Zwakke AI wordt voornamelijk toegepast in chatbots, spraakherkenningssystemen en game-engines, terwijl sterke AI theoretisch mogelijk is, maar tot nu toe nog niet is ontwikkeld.

Met de vooruitgang in de technologie van kunstmatige intelligentie zijn ook de deelgebieden zoals machine learning en deep learning ontwikkeld. In het bijzonder machine learning is een van de meest opvallende gebieden binnen AI, dat onderzoekt hoe computers zelf leren van data en hun prestaties geleidelijk kunnen verbeteren. De kern van machine learning is het ontdekken van patronen in data en het creëren van modellen die voorspellingen of classificaties kunnen maken op basis daarvan. Machine learning kan grofweg worden onderverdeeld in drie manieren: gecontroleerd leren (Supervised Learning), ongecontroleerd leren (Unsupervised Learning) en versterkend leren (Reinforcement Learning). Gecontroleerd leren maakt gebruik van gelabelde data voor training, terwijl ongecontroleerd leren patronen zoekt in ongebruikte data en clustering uitvoert. Versterkend leren moedigt systemen aan om optimale acties te leren via een beloningssysteem. Machine learning maakt data-gedreven besluitvorming en automatisering mogelijk in verschillende industrieën, en wordt vooral vaak gebruikt in aanbevelingssystemen, voorspellingsmodellen en autonome voertuigen.

Deep learning is een tak van machine learning die het mogelijk maakt om complexere leerstructuren te ontwikkelen op basis van kunstmatige neurale netwerken. Deep learning-modellen kunnen grote hoeveelheden data en complexe patronen leren met behulp van meerlagige neurale netwerken, en vertonen vooral uitstekende prestaties in gebieden zoals beeldherkenning, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking. De basisstructuur van kunstmatige neurale netwerken is gemaakt naar het voorbeeld van het menselijke neurale netwerk, waarbij kenmerken van data stap voor stap worden geëxtraheerd om verfijndere analyses mogelijk te maken. Deep learning krijgt veel aandacht voor de ontwikkeling van convolutionele neurale netwerken (CNN) en recurrente neurale netwerken (RNN), die in staat zijn om beeld-, video-, spraak- en natuurlijke taaldata effectiever te verwerken. De krachtige rekencapaciteit van deep learning ontwikkelt zich met de toename van datahoeveelheden en rekenkracht, en heeft zich inmiddels gevestigd als een kerntechnologie in diverse industrieën.

De deep learning frameworks die we in de toekomst zullen verkennen

Met de populariteit van deep learning zijn er verschillende deep learning frameworks ontwikkeld die het implementeren ervan efficiënter maken. De frameworks die we in deze serie zullen behandelen zijn de belangrijkste tools die momenteel veel worden gebruikt door onderzoekers en ontwikkelaars, en hebben verschillende kenmerken die nuttig zijn voor degenen die zich afvragen welk framework ze moeten kiezen. De representatieve deep learning frameworks die we in de komende artikelen zullen bekijken zijn als volgt:

  1. TensorFlow
    Een open-source bibliotheek ontwikkeld door Google die veel verschillende machine learning taken, waaronder deep learning, ondersteunt. TensorFlow biedt een scala aan functies en dankzij een grote community zijn er veel leermaterialen en voorbeelden beschikbaar, waardoor het ideaal is om te leren.
  2. PyTorch
    Een deep learning framework ontwikkeld door Facebook met een Pythonic interface. De code is intuïtief en eenvoudig te debuggen, wat het enorm populair maakt onder onderzoekers en nu ook veel wordt gebruikt in commerciële projecten.
  3. Keras
    Keras is een high-level neurale netwerk API die momenteel geïntegreerd is in TensorFlow. Dankzij de intuïtieve API kunnen zelfs complexe deep learning modellen eenvoudig worden samengesteld, wat het geschikt maakt voor beginners.
  4. MXNet
    Een open-source deep learning framework geleid door Amazon, dat vooral sterk is in multi-GPU training, en dus goed presteert voor grootschalige data-analyses. Het heeft uitstekende flexibiliteit en schaalbaarheid en wordt in veel onderzoeken gebruikt.
  5. JAX
    Een door Google ontwikkelde library voor deep learning en numerieke berekeningen, die een interface biedt die lijkt op NumPy, maar snel kan berekenen op GPU's en TPU's. Het wordt vooral veel gebruikt in onderzoek en ontwikkeling.

Conclusie en aankondiging van de volgende post

Tot nu toe hebben we de concepten van AI, machine learning en deep learning verkend en hebben we kort de belangrijkste deep learning frameworks geïntroduceerd die we in de toekomst zullen behandelen. In de volgende post zullen we elk framework één voor één in detail analyseren, en het eerste framework dat we zullen behandelen is TensorFlow. Laten we eens kijken naar de kenmerken van TensorFlow en waarom zoveel mensen ervoor kiezen.

Evolution of AI