Proszę opisać ewolucję uczenia głębokiego.

Uczenie głębokie, zwane również sieciami neuronowymi, to rodzaj algorytmów sztucznej inteligencji, które naśladują sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje. Pierwsze próby zastosowania sieci neuronowych do rozwiązywania problemów datują się na lata 40. XX wieku. Jednakże, dopiero w ostatnich latach, dzięki postępom w dziedzinie technologii i dostępności ogromnych zbiorów danych, uczenie głębokie zaczęło odgrywać kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji.

Początkowo, sieci neuronowe były stosowane do prostych zadań, takich jak rozpoznawanie liter czy cyfr. Jednakże, wraz z rozwojem algorytmów uczenia maszynowego, zaczęły być wykorzystywane do bardziej złożonych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów czy mowy. W ostatnich latach, uczenie głębokie stało się nieodłącznym elementem wielu dziedzin
Głębokie uczenie się ewoluowało przez ostatnie kilka dziesięcioleci, zaczynając od rozwoju sztucznych sieci neuronowych i przechodząc do coraz bardziej skomplikowanych algorytmów i architektor. W ostatnich latach przynioslo przełomy w dziedzinie widzenia komputerowego, przetwarzania jenzyka naturalnego i uczenia ze wzmocnieniem. Głębokie uczenie się zostało wykorzystane do rozwojo samochodów aotonomicznych, rozpoznawania twarzy, asystentów wirtualnych i wielu innych zastosowań. W miarę jak technologia będzie się dalej rozwijać, głębokie uczenie się ma szansen rewolucjonizować wiele dziedzin badań i przemysłu.