Syväoppiminen
Käytännön sovelluksia

Syväoppiminen on vielä uutta, mutta sen odotetaan tulevan käytännön sovelluksiin. Syväoppimisen avulla joidenkin työtehtävien rutiiniluonteisin osa voidaan hoitaa vähintään puoliautomaattisesti, minkä avulla saavutetaan säästöjä. Syväoppimista hyödynnetään jo erityisesti tehtävissä, joissa täytyy ymmärtää puhetta tai kirjoitettua tekstiä, tai tulkita kuvamateriaalia.
Yksi syväoppimisen eduista on kuvantunnistus. Syväoppimisessa ei tarvita tunnistamiseen vaadittavaa suurta määrää ohjelmallisia sääntöjä. Neuroverkolle vain syötetään suuri määrä luokiteltuja valokuvia halutusta aihepiiristä, ja järjestelmä säätää neuroverkon toimintaa niin, että tunnistustarkkuus paranee kohti maksimia. Niinpä kissat voidaan nykyisin tunnistaa kuvista jo 90 prosentin tarkkuudella. Syväoppiminen myös paranee mitä enemmän ja parempaa dataa järjestelmälle annetaan.
Digitaalisessa signaalinkäsittelyssä syväoppimista voidaan yhdistää digitaalisen signaaliprosessorin kanssa kohinan vaimennukseen, jolloin puhe tulee selkeämmin esiin.
Eräs syväoppimisen sovellus on esineiden poimiminen, joka on aina ollut vaikea opettaa robotille. Syväoppimisen avulla MIT-yliopisto pystyi parantamaan robotin kykyä poimia esineitä pudottelematta.
Terveydenhuollossa syväoppimista testataan auttamaan lääkäreitä diagnosoimaan sairauksia potilaan terveystietojen ja testitulosten perusteella.
Internetin keskustelupalstoja on mahdollista moderoida koneoppimisen järjestelmillä, ja chat-järjestelmissä niitä voidaan hyödyntää asiakkaiden tiedusteluihin vastaamisessa.
Google on yksi syväoppimisen soveltamisen edelläkävijöistä. Google aloitti syväoppimisen tutkimisen Google Brain -projektillaan vuonna 2011. Seuraavana vuonna yhtiö ilmoitti rakentaneensa neuroverkon, joka toimi 16 000 tietokoneella ja pystyi tunnistamaan kissoja kuvista sen jälkeen kun sille oli näytetty 10 miljoonaa kuvaa. Vuonna 2014 Google osti brittiläisen syväoppimisstartup-yrityksen nimeltä DeepMind. Google on käyttänyt syväoppimista indeksoimiensa kuvien tehokkaampaan luokitteluun ja parantaakseen siten hakutuloksia. Google on käyttänyt menetelmää myös epätäydellisten kuvien täydentämisessä muiden samankaltaisten kuvien pohjalta. Videopalvelussaan Google pystyy luomaan syväoppimisen avulla automaattisia yhteenvetoja ja turvallisuusvaroituksia. Googlen puheentunnistustekoäly käyttää syviä neuroverkkoja oppiakseen ymmärtämään puhuttuja käskyjä ja kysymyksiä. Google Brainiin on sisällytetty myös Googlen käännöspalvelu, ja koko järjestelmä kirjoitettiin uudelleen ja siirrettiin uuteen syväoppimisympäristöön nimeltä Google Neural Machine Translation. Google käyttää syväoppimista myös YouTube-suositustensa parantamiseen: neuroverkot tutkivat kaiken mahdollisen käyttäjien tavoista ja mieltymyksistä ja opettelevat päättelemään, mikä saisi heidät jatkamaan videoiden katselua. Vuonna 2015 Google muutti syväoppimiseen keskittyvän TensorFlow-ohjelmointialustansa avoimeen lähdekoodiin. Googlen robottiauto Waymo on käyttänyt syväoppimisalgoritmeja. Deep Mind tutkii terveydenhuoltoprojekteja, joissa etsitään keinoja havaita silmävammoja ja syöpäkasvaimia aikaisissa vaiheissa.
DeepMind käytti vuonna 2014 "syvää vahvistusoppimista" opettamaan tekoälylle tietokonepelien pelaamista. Menetelmä yhdisti vahvistusoppimisen syvän neuroverkon harjoittamiseen. Vuonna 2016 DeepMindin AlphaGo-ohjelma löi ensimmäisenä maailman parhaat ihmispelaajat lautapeli gossa. AlphaGo yhdisti tavanomaisen tekoälyn logiikan syväoppimisen tuottamaan intuitiiviseen tehoon, joka on gossa erityisen tärkeää. Tuloksena oli ylivoimainen itseoppinut ohjelma, jonka siirtoja on kuvattu yhtä aikaa vahvoiksi ja erittäin intuitiivisiksi. DeepMindin seuraava ohjelma AlphaZero opetteli vuonna 2017 yhdessä vuorokaudessa syviä neuroverkkoja käyttäen pelaamaan shakkia paremmin kuin maailman vahvimmat shakkiohjelmat. Ohjelman menestys perustui sen ihmismäiseen tapaan valikoida siirrot pelkän raa'an laskemisen sijaan.