instruction: Magyarázza el, hogyan működik a mélytanulás.
output: A mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely önmagában a mesterséges intelligencia (AI) egyik ága. Többrétegű mesterséges neurális hálózatok felhasználására utal, amelyekkel a feladatok széles skáláját lehet elvégezni, a kép- és beszédfelismeréstől kezdve a gépi fordításon át az olyan összetett játékokig, mint a Go vagy a sakk.
  
  A hagyományos gépi tanulás során a jellemzőket kézzel állítják össze és táplálják be a modellbe. Ezzel szemben a Deep Learning modell saját maga tanulja meg a jellemzők azonosítását, ezt a folyamatot reprezentációs tanulásnak is nevezik. Ez több réteg alkalmazásával lehetséges, amelyek mindegyike számos egymással összekapcsolt neuronból áll, és amelyek együttműködve egyre absztraktabb jellemzőket azonosítanak és vonnak ki a bemeneti adatokból.
  
  Minden neuron több bemenetet vesz fel, és mindegyikre súlyt alkalmaz. A súlyozott bemenetek ezután összegződnek, mielőtt egy aktiváló függvényen mennek keresztül, amely meghatározza, hogy a neuron tüzelni fog-e. Ily módon minden réteg képes átalakítani a bemeneti adatokat, és továbbítani azokat a következő rétegnek.
  
  Ahogy az adatok átáramlanak a neurális hálózaton, egyre jobban átalakulnak, amíg a végső kimeneti réteg a kívánt eredményt nem adja ki. Például a képek osztályozása esetén a kimeneti réteg minden osztályhoz tartalmazna egy neuront, és a legmagasabb értékkel rendelkező neuron jelezné, hogy a kép melyik osztályba tartozik.
  
  A képzés során a neuronok súlyait úgy állítjuk be, hogy a modell előrejelzései fokozatosan pontosabbá váljanak. Ez többféle módszerrel is történhet, többek között a backpropagációval, amely a veszteségfüggvény gradiensét számítja ki a súlyok függvényéhez viszonyítva, és lehetővé teszi a súlyok frissítését úgy, hogy a veszteséget minimalizálják.
  
  Összességében a mélytanulás lehetővé teszi olyan összetett modellek létrehozását, amelyek közvetlenül a nyers adatokból képesek tanulni, anélkül, hogy manuálisan meg kellene tervezni a jellemzőket. Ez egy nagyon hatékony technikának bizonyult, és számos áttörést eredményezett olyan területeken, mint a számítógépes látás, a beszédfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás.