Een diepe duik in deep learning

Een paar jaar geleden had (bijna) niemand er nog van gehoord, maar tegenwoordig kom je het overal tegen: deep learning. Veel grote bedrijven passen het al toe (zoals Facebook, Google en Nvidia) en er is veel onderzoek naar. Deep learning is inzetbaar voor veel verschillende doeleinden, zowel supervised als unsupervised, van anomaliedetectie tot natural language processing en beeldverwerking.

Op het internet doen veel definities de ronde voor deep learning: het is een onderdeel van machine learning, het is (losjes) geïnspireerd op de werking van het brein, het is (meestal) een architectuur op basis van een neuraal netwerk, het heeft meerdere niet-lineaire lagen, waarbij elke volgende laag de output van de vorige gebruikt. Dat er zo veel definities en variaties zijn, komt waarschijnlijk doordat de techniek niet in één keer is ontstaan. De grondslag werd al gelegd in de jaren veertig. Om deep learning te begrijpen, moeten we in de geschiedenis duiken.