Was ist Deep Learning?
Wir erklären Ihnen die Grundlagen von Deep Learning und wie die Technologie funktioniert.
(Bild: ArtemisDiana/Shutterstock.com)
- Annika Langhorst
Deep Learning wird immer wieder im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz genannt. Hinter Anwendungen wie Sprachassistenten oder automatischen Übersetzungen steckt eine hochkomplexe Methode, die es Maschinen ermöglicht, selbstständig zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Ob in der Medizin, in der Automobilindustrie oder im Finanzwesen – Deep Learning ist längst zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Welche Arten dabei unterschieden werden und wo Deep Learning bereits genutzt wird, lesen Sie hier.
- Was ist Deep Learning?
- So funktioniert Deep Learning
- Arten von Deep Learning[Link auf Anker ]
- Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning
- Wo Deep Learning genutzt wird
Was ist Deep Learning?
Deep Learning, als spezielle Art des maschinellen Lernens, dient der Informationsverarbeitung und basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken. Diese Netzwerke sind mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu vergleichen und bestehen aus mehreren Schichten, weshalb der Begriff „deep“ verwendet wird. Jede Schicht ist für das Erkennen von bestimmten Mustern in Daten zuständig, die das Netzwerk verarbeitet.
Deep Learning ermöglicht es Maschinen, sich eigenständig zu verbessern und neue Fähigkeiten zu entwickeln, ohne dabei auf menschliches Handeln angewiesen zu sein. Das System erkennt Muster und Modelle in vorhandenen Daten. Diese gewonnenen Erkenntnisse können anschließend mit weiteren Daten in Beziehung gesetzt und in einen passenden Kontext eingeordnet werden. Dank dieser Fähigkeit ist die Maschine dann in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, Computern zu ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und die Welt in einer Art und Weise zu verstehen, die der menschlichen Intuition näherkommt.
Viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz basieren heute auf einer Form des Deep Learning.
So funktioniert Deep Learning
Der Lernprozess im Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die den Aufbau des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese Netze bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen, die Informationen empfangen, verarbeiten und weitergeben. Jedes Neuron nimmt eine Eingabe ("Input") entgegen und sendet eine Ausgabe ("Output") an das nächste Neuron weiter, wobei die Informationen durch eine Vielzahl von Schichten hindurchlaufen. Jede dieser Schichten hat die Aufgabe, die Daten auf eine neue Weise zu verarbeiten und damit zu verfeinern. Ein künstliches neuronales Netz besteht dabei aus einer Eingangsschicht, einer versteckten Schicht sowie einer Ausgangsschicht.
Das eigentliche Lernen erfolgt durch den Vergleich der Maschinenentscheidungen mit den "richtigen" Ergebnissen. Wenn eine Maschine bei einer Aufgabe einen Fehler macht, wird dieser Fehler korrigiert, und das System arbeitet so lange daran, bis es die Aufgabe korrekt ausführen kann. Dabei helfen Algorithmen dem System, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Vorhersagen oder Entscheidungen zu steigern.
Die Ergebnisse von Deep-Learning-Netzen werden besser, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Mit einer größeren Datenmenge kann das neuronale Netz daher immer genauer und langfristig besser werden.
Arten von Deep Learning
Es gibt verschiedene Arten von Deep Learning, die jeweils für andere Aufgaben und Anwendungsbereiche konzipiert sind. Die Wahl des richtigen Modells hängt von der Art der Aufgabe und den Daten ab, die verarbeitet werden sollen.
- Künstliche Neuronale Netze (ANNs): Die grundlegendste Form des Deep Learning eignet sich für einfache Klassifikationsaufgaben. Hier werden mehrere Schichten von Neuronen verwendet, um Muster in Daten zu erkennen.
- Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs verwenden Faltungsoperationen, um Merkmale aus Eingabebildern zu extrahieren. Damit sind sie besonders effektiv bei der Verarbeitung von Bild- und Video-Daten.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): RNNs sind darauf ausgelegt, zeitabhängige oder sequenzielle Daten zu verarbeiten. Das macht sie besonders nützlich bei Aufgaben wie Sprachverarbeitung, maschineller Übersetzung oder Zeitreihenanalyse, da sie sich an vorherige Eingaben erinnern kann.
- Long Short-Term Memory Networks (LSTMs): Bei LSTMs handelt es sich um eine spezielle Art von RNN, die in der Lage sind, Informationen über längere Zeiträume hinweg zu speichern, was sie besonders für Anwendungen in der Spracherkennung und Textverarbeitung nützlich macht.
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Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning
Der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und klassischem maschinellem Lernen besteht darin, dass Deep Learning mithilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken in der Lage ist, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Machine Learning verwendet hingegen keine künstlichen neuronalen Netze.
Beim Deep Learning ist das System fähig, Prognosen zu erstellen, eigene Entscheidungen zu treffen, sowie getroffene Entscheidungen zu hinterfragen. Dabei ist im Rahmen des Lernvorgangs kein menschlicher Eingriff nötig, weswegen sich Deep Learning vor allem für Anwendungen eignet, die auf großen Datenbeständen basieren. Hier werden automatisch Merkmale aus den Daten extrahiert, die beim Machine Learning händisch extrahiert werden müssen.
Außerdem können beim Machine Learning nur kleine bis mittelgroße Daten verarbeitet werden, während beim Deep Learning große Datenmengen geradezu gefordert sind, um den Lerneffekt des Systems stetig zu steigern. Letztere benötigen daher besonders leistungsstarke Systeme bzw. Computer. Die Algorithmen sind beim Machine Learning einfacher zu interpretieren, während dies beim Deep Learning eher schwierig, teilweise sogar unmöglich sein kann.
Wo Deep Learning genutzt wird
Die Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning sind inzwischen riesig. Besonders bekannt ist Deep Learning in der Bild- und Spracherkennung, zum Beispiel bei der Gesichtserkennung auf Smartphones oder der Spracherkennung in digitalen Assistenten. Auch im Gesundheitswesen wird Deep Learning genutzt, um medizinische Bilder zu analysieren und Krankheiten frühzeitig zu erkennen. In der Automobilindustrie kann Deep Learning hilfreich sein, um Forschung und Entwicklung von selbstfahrenden Autos voranzutreiben. Daneben wird es in der Finanzbranche zur Vorhersage von Marktentwicklungen oder zur Betrugserkennung eingesetzt.
Allerdings erfordert Deep Learning riesige Mengen an Daten und eine insgesamt starke Rechenleistung, was zu hohen Kosten führen kann.
(anka)
