Deep Learning gewinnt zunehmend an Relevanz. Folgender Beitrag erläutert, was sich dahinter verbirgt und welcher Funktionsweise Deep Learning folgt.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, das selbst wiederum ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist. Deep Learning verwendet künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (daher der Begriff "Deep", englisch für "tief"). Diese Schichten aus Neuronen können aus großen Mengen an Daten lernen.

Im Deep Learning wird ein Modell trainiert, indem es auf einen Datensatz angewendet wird. Das Modell macht Vorhersagen auf Basis der Daten und korrigiert dann seine Gewichte basierend auf dem Fehler seiner Vorhersagen.

Dieser Prozess wird wiederholt, bis das Modell eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat. Eine Besonderheit von Deep Learning besteht darin, dass es automatisch Merkmale aus den Daten extrahiert, während beim maschinellen Lernen die Merkmale in der Regel von Hand extrahiert werden müssen.

So kann Deep Learning beispielsweise lernen, Gesichter auf Fotos zu erkennen, ohne dass es explizit programmiert werden muss, um bestimmte Merkmale wie Augen, Nasen oder Münder zu erkennen. Ein weiterer Vorteil von Deep Learning besteht darin, dass es mit zunehmender Datenmenge in der Regel besser funktioniert. Daher hat Deep Learning in den letzten Jahren mit der Verfügbarkeit von großen Datenmengen und leistungsfähiger Hardware große Fortschritte gemacht.

Wo wird Deep Learning eingesetzt?

Deep Learning findet Anwendung in vielen verschiedenen Branchen und Sektoren. Hier sind einige Beispiele:

• Medizin und Gesundheitswesen: Deep Learning wird verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren, Krankheiten zu diagnostizieren, personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln und medizinische Literatur zu durchsuchen. Es wird auch in der medizinischen Forschung verwendet, zum Beispiel um Muster in genetischen Daten oder den Mechanismen von Krankheiten zu erkennen.
• Automobilindustrie: In selbstfahrenden Autos werden Deep Learning-Algorithmen verwendet, um Objekte und Hindernisse auf der Straße zu erkennen, Verkehrszeichen zu lesen und Entscheidungen über das Fahren zu treffen.
• Finanzsektor: Deep Learning wird in der Finanzbranche zur Betrugserkennung, zum Risikomanagement, zur Portfoliooptimierung und zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt.
• Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Deep Learning für Empfehlungssysteme, die Kunden auf der Grundlage ihres bisherigen Kaufverhaltens Produkte vorschlagen, sowie zur Vorhersage von Verkaufstrends und zur Optimierung der Lagerbestände.
• Software: Tech-Unternehmen nutzen Deep Learning in vielen Bereichen, darunter Suchmaschinen, Spracherkennung und -synthese, maschinelles Übersetzen, Textverarbeitung und vieles mehr.
• Energie: Unternehmen im Energiesektor verwenden Deep Learning zur Vorhersage von Energiebedarf und -produktion, zur Erkennung von Anomalien in Stromnetzen und zur Optimierung der Energieeffizienz.
• Medien und Unterhaltung: In der Medienbranche wird Deep Learning für personalisierte Inhaltsvorschläge, automatisierte Inhaltsmoderation und sogar zur Erstellung von Inhalten wie Musik und Kunst eingesetzt.
• Sicherheit und Überwachung: Deep Learning kann verwendet werden, um verdächtige Aktivitäten in Überwachungsvideos zu erkennen oder um Anomalien in Netzwerkverkehrsdaten zu erkennen, die auf Cyber-Angriffe hinweisen könnten.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, insbesondere auf sogenannten tiefen neuronalen Netzen, die mehrere Schichten von Neuronen enthalten. Ein Neuron in diesem Kontext ist eine Berechnungseinheit, die eine oder mehrere Eingaben aufnimmt, eine Berechnung durchführt und eine Ausgabe erzeugt. Hier ist eine grundlegende Beschreibung, wie Deep Learning funktioniert:

1. Dateninput: Zuerst wird ein Input bereitgestellt, z.B. ein Bild, ein Satz, eine Reihe von sensorischen Messungen, usw. Dieser Input wird in eine Form umgewandelt, die vom neuronalen Netz verstanden werden kann, in der Regel ein Vektor (eine Liste) von Zahlen.
2. Forward Propagation (Vorwärtsausbreitung): Der Input wird durch das Netzwerk von der ersten bis zur letzten Schicht geleitet. Jedes Neuron nimmt die Ausgaben der Neuronen der vorherigen Schicht entgegen, führt eine gewichtete Summe dieser Ausgaben durch (wobei die Gewichte durch das Training des Netzwerks festgelegt werden) und wendet dann eine Aktivierungsfunktion an, um die eigene Ausgabe zu erzeugen. Diese Ausgabe wird dann an die Neuronen der nächsten Schicht weitergeleitet.
3. Berechnung des Fehlers: Am Ende der Vorwärtsausbreitung produziert das Netzwerk einen Ausgabevektor, der seine Vorhersage darstellt. Diese Vorhersage wird mit der tatsächlichen Antwort verglichen, und der Unterschied (der Fehler) wird berechnet.
4. Backpropagation (Rückwärtsausbreitung): Der berechnete Fehler wird durch das Netzwerk in umgekehrter Reihenfolge zurückgeleitet, wobei jedes Neuron seine Gewichte anpasst, um seinen Beitrag zum Fehler zu minimieren. Dieser Prozess verwendet die Methode des Gradientenabstiegs oder Varianten davon, um die optimalen Gewichtsänderungen zu bestimmen.
5. Training durch Iteration: Dieser Prozess von Vorwärtsausbreitung, Fehlerberechnung und Rückwärtsausbreitung wird für viele verschiedene Input/Output-Paare wiederholt, in der Regel in mehreren Durchgängen (Epochen) durch den gesamten Datensatz.
6. Test und Anwendung: Nachdem das Netzwerk trainiert wurde, kann es auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es kann auch weiterhin mit neuen Daten trainiert werden, wenn diese verfügbar werden.

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Wo ist Unterschied zwischen Deep Learning und Maschine Learning?

Maschinelles Lernen ist ein Überbegriff für eine Reihe von Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es umfasst eine Vielzahl von Methoden, einschließlich Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Regression und viele andere.

Deep Learning ist eine spezielle Art von maschinellem Lernen, das künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (daher der Name "Deep") verwendet. Diese "tiefen" Modelle sind in der Lage, sehr komplexe Muster und Beziehungen zu lernen, indem sie Informationen durch viele Schichten von Neuronen hindurch verarbeiten.

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