Globoko učenje za analizo slik in besedil

Razlog za veliko zanimanje javnosti za področje umetne inteligence so znanstveno-tehnološki preboji na področju strojnega učenja, ki se imenuje globoko učenje (angl. deep learning). Predstavili bomo idejo globokega učenja, njegove prednosti pri analizi predvsem slikovnih, zvočnih in besedilnih podatkov ter tudi nekatere omejitve in etične dileme. Delovanje analitičnih metod, ki uporabljajo strojno učenje bomo prikazali na dveh primerih: odkrivanju spolne usmerjenosti iz fotografij in analizi sentimenta na spletu. Prvi primer temelji na nedavni kontroverzni raziskavi Wanga in Kosinskega (2018), ki pokaže, da lahko globoke nevronske mreže natančneje od ljudi prepoznavajo obrazne vzorce. Drugi primer prikaže analizo velikih zbirk spletnih besedil (forumski komentarji, tviti) za odkrivanje čustvene naklonjenosti.