“למידה עמוקה” (Deep Learning) הינו ענף ברשתות ניורונים שעשה מהפכה כמעט בכל תחומי האלגוריתמיקה.
המהפיכה התחילה בראייה ממוחשבת (computer vision) והמשיכה לנושאים שונים כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), תרגום, עיבוד אות שמע (speech, voice), מכוניות אוטונומיות, רובוטיקה, התנהגות ברשת ועוד ועוד… רבים מכנים זאת (באופן שגוי) כבינה מלאכותית (AI=Artificial Intelligence) אך למעשה זה רק ענף של התחום.
המפורסמים שבהישגים בתחום הינם ניסוי החתול של גוגל, הנצחון הראשון של מחשב נגד אלוף העולם במשחק גו (וקודם לכן deepmind שנקנתה ע”י גוגל ביותר מחצי מיליארד דולר), ההתפתחות של המכוניות האוטונומיות.
כמו כן קיימים מגוון מוצרים ושירותים שכולנו משתמשים בהם, אשר מבוססים על למידה עמוקה כמו למשל siri, תירגום סימולטני בסקייפ, google photos, ועוד ועוד…
למידה עמוקה מושכת אליה יותר ויותר יזמים, מתכנתים ואלגוריתמאים ממגוון תחומים מכיוון שבעיות רבות שבעבר לא היו פתירות, הינן פתירות כעת ומהוות כר נרחב למיזמים.
ידוע שבתחום למידת המכונה (machine learning) יש צורך בהרבה רקע מתמטי ויש הרבה משוואות מתמטיות “מפחידות”
מנגד, דווקא ללמידה עמוקה נדרש יחסית מעט רקע מקדים, והרבה אנשים ללא רקע אקדמי קודם כלל מצליחים להכנס לתחום.
האינטואיציות הדרושות לתחום זה לרוב שונות מהאינטואיציות של אנשי האלגוריתמיקה מהדור הישן.
נדרשת פחות חשיבה בצורה של מודלים מתמטיים ויותר בצורה של איזו ארכיטקטורה תהיה אפקטיבית ותשיג את המטרה אם נזין לה הרבה נתונים ונאמן אותה בצורה נכונה.
