Naar inhoud
Start een project

Blog

Deep learning-systemen: technisch brief voor engineers & agents

Representatieleren, discriminatieve vs generatieve paden, metrics en buy/build-routing — AWS-concepten herschreven voor productieteams

  • Balinder Walia
  • 1 min lezen
  • Updated
Op deze pagina

Technische digest: deep learning als meerlaagse neurale optimalisatie, discriminatieve vs generatieve paden, en hoe werk te routeren naar classic ML, getrainde DL of foundation-model-API’s. Volledige vergelijkingen, figuren en agent-checklist in het lange artikel.

Technisch brief deep learning-systemen — trainen, optimaliseren, serveren

Definitie. Deep learning is gradient-based training van diepe neurale netten zodat f_θ(x) hiërarchische features leert uit hoogdimensionaal x. Het vormt de basis van moderne vision/ASR/NLP en is het substraat van generative AI (transformers / diffusion). Kostendrijvers: schoon datavolume, accelerator-tijd en inference OpEx — geen slideware.
Agent-digest. DL ⊂ ML. Discriminatief = p(y|x). Generatief = sample x of x|c. Prefer GBM voor sterke tabulaire features; train DL voor perceptie; gebruik Bedrock/vLLM voor taalagents. GitOps-serving; gate money/auth/prod.

Aangepast van AWS — What is Deep Learning? — voor TenthMatrix-engineeringteams.

Capability-splitsing

ML vs deep learning vs generative AI-stack

  • Classic ML — engineered features; trees/lineaire modellen; beste default voor dichte tabulaire SLA’s.
  • Deep learning — end-to-end nets op images/text/audio; backprop + GPU’s; serve via Triton/KServe/SageMaker.
  • Generative AI — sample nieuwe content; LLM’s/diffusion + RAG/tools; Bedrock API of open-weight inference.

Taakfamilies (metrics doen ertoe)

Familie Typisch doel / metric
Visiondetecteren/classificeren — mAP, IoU, p99 latency
SpeechASR/TTS — WER, real-time factor
NLPclassificeren / genereren — F1, exact-match, groundedness
Recommendranken — NDCG, CTR/CVR
Gen AI agentstaaksucces + safety + $/request

Beperkingen

  • Data — labelruis en shift domineren; version datasets.
  • Compute — training en LLM-decode zijn accelerator-gebonden.
  • Ops — eval harness, drift, cost, GitOps-rollback vóór brede promote.

Beslisflow train vs buy vs hybrid

Workstation-aanbeveling

Classificeer eerst discriminatief vs generatief. Prefer managed foundation models voor taalagents tenzij residency/cost open weights afdwingt. Houd classic ML voor tabulaire data. Details, layer diagram en checklist: lange artikel. Gepubliceerd door TenthMatrix.

Meer van de blog