Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich der maschinellen Lernens, der sich auf Algorithmen und Modelle stützt, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns strukturiert sind. Diese Technologie ist die treibende Kraft hinter vielen fortschrittlichen Anwendungen der künstlichen Intelligenz, die heute in verschiedenen Industrien eingesetzt werden.

Die ultimativen Vorteile des Deep Learnings sind: > die Extraktion von Merkmalen ist automatisch > Deep Learning setzt wenig spezieles Wissen voraus. > Verfügbare Erkennungen können durch "transfer Learning" an eigene Projekte angepasst werden.

Kernkonzepte

• Neuronale Netze: Grundbausteine des Deep Learnings, die aus Schichten von Neuronen bestehen. Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet sie und gibt ein Signal an die nächste Schicht weiter.
• Backpropagation: Ein Schlüsselalgorithmus für das Lernen in tiefen neuronalen Netzen, der den Fehler von der Ausgabe zurück zum Eingang verbreitet, um die Gewichte zu aktualisieren.
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Deep Learning kann sowohl in überwachtem Lernmodus (mit bekannten Eingabe-/Ausgabebeispielen) als auch im unüberwachten Modus (ohne spezifizierte Ausgaben) durchgeführt werden.

Anwendungsbeispiele

• Bilderkennung: Von der Gesichtserkennung in sozialen Medien bis hin zur Diagnose in der Medizin.
• Sprachverarbeitung: Übersetzungsprogramme und Sprachassistenten wie Siri und Alexa nutzen Deep Learning, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
• Selbstfahrende Autos: Einsatz von Deep Learning für die Verarbeitung von Sensordaten und die Entscheidungsfindung in Echtzeit.